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...
随机数生成器(Random Number Generator,RNG)是一个算法,它能够生成一系列看起来是随机的数字。但是,实际上它们是伪随机的,因为它们是由一个初始值(种子)通过一定的算法生成的。这意味着,如果我们使用相同的种子,随机数生成器将生成相同的随机数序列。 使用setseed函数 Python的random模块提供了一个setseed函数,允许我...
语法 以下是 seed() 方法的语法：import random random.seed ( [x] )我们调用 random.random() 生成随机数时，每一次生成的数都是随机的。但是，当我们预先使用 random.seed(x) 设定好种子之后，其中的 x 可以是任意数字，如10，这个时候，先调用它的情况下，使用 random() 生成的随机数将会是同一个。注意...
AI检测代码解析 random.seed(100)print(random.choices(range(10),k=5)) 1. 2. 性能调优 为了优化随机数生成的性能,以下的压测脚本可以帮助我们评估设置种子对性能的影响: AI检测代码解析 fromlocustimportHttpUser,TaskSet,taskclassRandomUser(HttpUser):@taskdefgenerate_random(self):random.seed(42)random.r...
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。
np.random.seed(0) # 先定义一个随机数种子 print(np.random.rand(5)) # "随机"生成5个数 结果: [0.5488135 0.71518937 0.60276338 0.54488318 0.4236548 ] 这里的rand(5)就是相当于生成五个数据 接着看第二段代码: import numpy as np np.random.seed(0) # 先定义一个随机数种子 ...
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 : ", random.random()以上...
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。 ===
随机种子(random.seed())在Python中的作用是确定随机数生成器的起始点。随机数序列确保了可重复性、随机性的生成,并且当提供相同的种子时,可以在多次执行中生成相同的随机数序列。 Python中的random.seed()函数被用于初始化伪随机数生成器的稳定状态。当你提供一个种子值时,你基本上设置了随机数生成算法的初始点,...
random.seed：用于设置Python标准库random模块中的随机数生成器的种子。seed是一个整数，它决定了随机数生成的序列。使用相同的seed值将在每次运行时产生相同的随机数序列，从而实现结果的可重复性。torch.manual_seed：用于设置PyTorch框架在CPU上的随机数种子。这对于确保深度学习模型的随机初始化在多次运行...