importnumpyasnp# 设置初始种子np.random.seed(2468)# 生成一些随机数print(f"Random number 1 from numpyarray.com:{np.random.rand()}")# 保存当前状态state=np.random.get_state()# 生成更多随机数print(f"Random number 2 from numpyarray.com:{np.random.rand()}")# 恢复之前的状态np.random.set_st...
需要注意的是,tf.set_random_seed()仅对TensorFlow库中的随机数生成函数有效,对Python标准库random和NumPy等第三方库中的随机数生成函数无效。 作用范围与区别 从上面的介绍可以看出,random.seed(), numpy.random.seed(),和 tf.set_random_seed() 三个函数的作用范围是不同的。random.seed()仅对Python标准库ran...
defset_random_seed(seed):# 设置Python的随机种子 random.seed(seed)# 设置NumPy的随机种子 np.random.seed(seed)# 设置CPU的随机种子 torch.manual_seed(seed)# 设置当前GPU设备的随机种子 torch.cuda.manual_seed(seed)# 设置所有GPU设备的随机种子(如果使用多GPU) torch.cuda.manual_seed_all(seed)# 禁用C...
numpy.random.seed()函数用于设置随机数生成器的种子(seed)。种子是随机数生成算法的起点,决定了随机数序列的产生。当你为随机数生成器设置了一个固定的种子后,每次生成的随机数序列都会是相同的。这在需要可复现性的实验中特别有用,因为它确保了实验的可重复性。 为什么要使用numpy.random.seed()? 可复现性:在...
可以看到,在python生成多进程时会copy父进程中的numpy.random的状态,这其中也包括随机种子的状态; 如果子进程生成完成后,那么父进程中的numpy.random的状态是不会影响子进程的。 ===
在使用numpy时 ,有时需要用到随机数,并且想让生成的随机数在每次运行时都能得到相同的数组,这时可以使用random.seed(int i)函数,设置随机数种子。 下面用几个测试demo,感受下效果~(1)测试demo1 import pandas as pd import numpy as n
关于numpy.random.seed,下列说法错误的是() A. 设置的seed()值仅一次有效 B. seed()用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值 C. 如果使用相同的seed()值,则每次生成的随机数都相同 D. seed()不能为空 相关知识点: 试题来源: 解析 D 反馈 收藏 ...
随机数种子可以通过numpy.random.seed()函数来设置,该函数接受一个整数作为种子值。 设置随机数种子的步骤如下: 导入numpy库:import numpy as np 设置随机数种子:np.random.seed(seed_value) 其中,seed_value是一个整数,可以是任意值。 生成随机数:使用numpy.random模块中的相关函数生成随机数。 设置随机数种子的...
说明: Code1是使用了随机数种子seed(),种子数30,seed( ) 是用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值,代码中每执行一次都使用了相同的随机数种子30,所以生成的随机数是相同的。 Code2: 说明:Code2中每执行一次都使用了不同的随机数种子i,所以生成的随机数是不同的。 Code3: 说明:Code3在执行5次循环中,...
importnumpyasnp# 设置随机种子np.random.seed(42)# 生成随机数random_numbers1=np.random.rand(5)print("First set of random numbers from numpyarray.com:",random_numbers1)# 重新设置相同的随机种子np.random.seed(42)# 再次生成随机数random_numbers2=np.random.rand(5)print("Second set of random num...