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...
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...
"""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 torch.cuda.manual_seed_all(seed) # 为所有 CUDA 设备...
Python标准库中的random模块用于生成伪随机数。你可以通过random.seed()函数来设置随机种子。 import random # 设置随机种子 random.seed(42) # 生成随机数 print(random.random()) print(random.randint(1, 10)) 在这个例子中,random.seed(42)设置了随机种子为42。每次运行这段代码时,random.random()和random....
使用random.choices()时确保种子一致。 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...
在TensorFlow中,我们可以使用tf.random.set_seed()函数来设置随机种子。例如: import tensorflow as tf tf.random.set_seed(42) 这将设置随机种子为42。请注意,这种方法只会影响TensorFlow中的随机过程,而不会影响Python标准库或PyTorch中的随机过程。为什么我们需要设置随机种子?设置随机种子的主要原因是为了确保实验...
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): 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] ...
numpy.random.get_state()#返回当前的状态 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。
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：seed()是不能直接访问的，需要导入 random 模块...
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...