importtorchimportrandomimportnumpyasnp 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...
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_seed(seed)torch.manual_seed(seed)list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]a=r...
frommultiprocessingimportProcessimportnumpy as npclassNN(Process):def__init__(self, id): super(NN, self).__init__() self.id=iddefrun(self): super(NN, self).run()print(np.random.random(5))print(np.random.random(5)) np.random.seed(1111)print(np.random.random(5))print(np.random.ran...
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
def set_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) ...
请注意,名为 seedState 的列与 state 下的第一个数字相同。我本可以将它作为一个独立的号码打印出来,但我想将它们都放在同一个地方。另请注意, seedSet = 123 和np.random.seed(seedSet) 到目前为止已被注释掉。而且因为没有设置随机种子,所以你的数字将与我的不同。但这不是这里重要的,而是结果的内部一致...
Hoe to set random seed programwide in python? 1.利用random包设置 import random random.seed(n) # n就是你想设置的随机种子 2. 利用numpy包设置 numpy.random numpy.random.seed(n) 由于经常要调用别人的包,你也不知道别人是用的什么包产生随机数,所以最好把这两个都设置上。但由于你也不知道你调用的...
"""Set random seeds.""" random.seed(seed) # 设置 Python 内置随机库的种子 np.random.seed(seed) # 设置 NumPy 随机库的种子 torch.manual_seed(seed) # 设置 PyTorch 随机库的种子 torch.cuda.manual_seed(seed) # 为当前 CUDA 设备设置种子 ...
numpy.random.set_state(state)#设置当前的状态 这就不难想到,只要我们为三个函数各自保存一个state,每次调用它们的时候,把state拿出来设置到numpy.random库中,这样就能做到a,b,c三个函数各自独享一个状态。 示例代码如下: import numpy as np GLOBAL_STATES = {} ...
如果每次调用 numpy 的其他随机函数时设置 np.random.seed(a_fixed_number) ,结果将是相同的: >>> import numpy as np >>> np.random.seed(0) >>> perm = np.random.permutation(10) >>> print perm [2 8 4 9 1 6 7 3 0 5] >>> np.random.seed(0) >>> print np.random.permutation(10...