foriinrange(5):random.seed(i)print(random.random()) 1. 2. 3. 通过这些命令,我们可以观察每次修改种子后随机数的变化。 对于更高级的调试技巧,我总结了如下有序列表,设置折叠块以展示代码示例: <details><summary>点击展开调试技巧</summary> 检查种子设置是否在随机数生成之前。 尝试不同的种
# 导入模块importrandomimportnumpyasnpimporttensorflowastfimporttorchimporttime 下面先展示python内置random函数、numpy中的random函数、tensorflow及pytorch中常见的seed使用方式(注:pytorch仅以CPU为例): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 seed=1random.seed(seed)np.random.seed(seed)tf.random.set...
random.seed(0)print("1: ",random.random())# 生成同一个随机数 random.seed(0)print("2: ",random.random())print("3: ",random.random())print("4: ",random.random())# 生成同一个随机数 random.seed(0)print("5: ",random.random())print("6: ",random.random())print("7: ",random...
(4)np.random.seed(0)中参数0是随便取的,可以认为是初值的标志,每次按照这个标志都可以得到相同的初值 参考资料:What does numpy.random.seed(0) do? 原文链接:https://
与random模块类似,设置随机种子后,np.random.rand()和np.random.randint(1, 10)每次都会生成相同的输出。 注意事项 一旦设置了随机种子,直到你再次调用seed()函数设置一个新的种子或显式地重置(如果有提供重置功能的话),随机数生成器将保持可预测的状态。
importrandom random.seed(123)print(random.random()) 1. 2. 3. 4. 在上面的代码中,我们首先导入random模块,然后使用random.seed(123)设置random seed为123,最后调用random.random()生成一个随机数并打印出来。 random seed的使用示例 接下来,我们通过一个简单的示例来说明random seed的作用。
在Python中,我们可以使用random.seed()函数来设置随机种子。例如: import random random.seed(42) 这将设置随机种子为42。请注意,这种方法只会影响Python标准库中的随机函数,而不会影响PyTorch或TensorFlow中的随机过程。在PyTorch中设置随机种子在PyTorch中,我们可以使用torch.manual_seed()函数来设置随机种子。例如: ...
print "--- 设置种子 seed ---" random.seed( 10 ) print "Random number with seed 10 : ", random.random() # 生成同一个随机数 random.seed( 10 ) print "Random number with seed 10 : ", random.random() # 生成同一个随机数 random.seed( 10 ) print "Random number with seed 10 : "...
importrandom# 设置随机种子为42random.seed(42)# 生成随机数num1=random.randint(1,100)num2=random.randint(1,100)print("随机数1:",num1)print("随机数2:",num2) Python Copy 运行以上代码将输出: 随机数1:81随机数2:14 Python Copy 如果我们再次运行相同的代码,将会得到相同的结果。这就是通过设置随...