我已经设置了这样的种子（希望涵盖所有基础）：

random.seed(666)
np.random.seed(666)
torch.manual_seed(666)
torch.cuda.manual_seed_all(666)
torch.backends.cudnn.deterministic = True

下面的代码仍然会为两者输出不同的批次namesTrainLoader1，namesTrainLoader2 但它们应该是相同的。为什么创建model会影响确定性值？

namesDataset = NamesDataset()
namesTrainLoader1 = DataLoader(namesDataset, batch_size=5, shuffle=True)
for each in namesTrainLoader1:
    print(each)

model = TorchRNN(inputSize, hiddenSize, outputSize)

namesTrainLoader2 = DataLoader(namesDataset, batch_size=5, shuffle=True)
for each in namesTrainLoader2:
    print(each)

输出namesTrainLoader1：

('saiki', 'close', 'sloan', 'horos', 'roman')
...

输出namesTrainLoader2：

('david', 'abeln', 'hatit', 'holan', 'protz')
...

我也尝试在 中使用worker_init_fn（例如使用 lambda x: 0）DataLoader，但这并没有什么区别。

为什么这不是确定性的？我怎样才能使它具有确定性？即重置内部种子DataLoader？