在上面的代码中,我们设置了随机数种子为1234。虽然两次调用random.random()函数生成的随机数是一样的,但第二次调用生成的随机数与第一次调用生成的随机数并不相同。 小结 通过设置随机数种子,我们可以使得随机数生成具有可重复性。在Python中,我们可以使用random.seed()函数来设置随机数种子。然而,需要注意的是,随机...
在Python中,您可以使用random模块中的seed函数来设置随机数种子。 import random random.seed(123) # 设置种子为123 # 生成随机数 print(random.random()) print(random.randint(1, 10)) print(random.choice(['apple', 'banana', 'cherry'])) 复制代码 在上面的示例中,我们使用random.seed(123)将随机数种...
通过综合设置PyTorch(包括CPU和CUDA)、Numpy等库的随机数种子,可以最大限度地确保模型训练和实验的可重复性。 三、使用TensorFlow设置随机数种子 TensorFlow也是一个广泛使用的深度学习框架,它同样提供了设置随机数种子的方法来保证实验可重复性。 TensorFlow随机数种子设置方法 在TensorFlow中,可以通过以下方式为TensorFlow的...
1) 随机挑选和排序 random.choice(seq) # 从序列的元素中随机挑选一个元素,比如random.choice(range(10)),从0到9中随机挑选一个整数。 random.sample(seq,k) # 从序列中随机挑选k个元素 random.shuffle(seq) # 将序列的所有元素随机排序 2)随机生成实数 下面生成的实数符合均匀分布(uniform distribution),意味...
谢邀。你好，设置一个seed就可以了。
Pytorch可以有效的控制程序中的随机种子，只需要加上以下几行：torch.manual_seed(0)numpy.random.seed(...
Pytorch可以有效的控制程序中的随机种子，只需要加上以下几行：torch.manual_seed(0)numpy.random.seed(...