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...
np.random.seed(seed) self.state = np.random.get_state() np.random.set_state(current_state) def __call__(self,func): def new_func(*args,**kwargs): current_state = np.random.get_state() np.random.set_state(self.state) results = func(*args,**kwargs) self.state = np.random.get...
# 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): seed =1random.seed(seed) np.random.seed(seed) tf.random.set_seed(seed) torch.manual_seed(seed)list= [1...
Python seed() 函数 Python 数字 描述 seed() 方法改变随机数生成器的种子,可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。 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。
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=1 random.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] ...
SetSeedGenerateRandom [*]表示初始状态,程序开始时处于该状态。 SetSeed表示设置随机种子的状态。 GenerateRandom表示生成随机数的状态。 结论 在Python中,通过设置随机种子可以使随机数具有可重复性。可以使用固定值、时间戳或系统随机数作为种子。设置随机种子后,可以使用random.random()等函数生成随机数。希望本文对你...
tf.random.set_seed(10) act_func ='relu' # Input layer: model=Sequential() # First hidden layer, connected to input vector X. model.add(Dense(10,activation=act_func, kernel_initializer='glorot_uniform', kernel_regularizer=regularizer...
# set seed for reproducibility (trainingData, testData) = dataset.randomSplit([0.7, 0.3], seed = 100) print("Training Dataset Count: " + str(trainingData.count())) print("Test Dataset Count: " + str(testData.count())) 训练数据量:5185 测试数据量:2104 模型训练和评价 1.以词频作为特征...
importrandom# 设置全局随机种子为42random.seed(42)# 在不同位置生成随机数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 ...
[:,8] # split data into train and test sets seed = 7 test_size = 0.33 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed) # fit model no training data model = XGBClassifier() eval_set = [(X_test, y_test)] model.fit(X_...