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...
def set_random_seed(seed): """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...
RANDOM_SEED --> SET_RANDOM_SEED 步骤 具体步骤 步骤1:导入random模块 首先,你需要导入Python中的random模块,这样你才能使用其中的函数来生成随机数。 importrandom 1. 在这里,import random的意思是导入Python中的random模块,让你可以使用其中的函数。 步骤2:设置随机种子 接下来,你需要设置一个随机种子,这样可以...
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...
generate = tf.random_uniform(()) with tf.Session() as sess: print(generate.eval()) # 0.29252338 但是,如果一个节点是在之后创建的,它不会影响操作种子: import tensorflow as tf tf.set_random_seed(1234) generate = tf.random_uniform(()) ...
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] ...
在工程实践中,我们经常会使用到随机数种子。以深度学习为例,为了能稳定复现各种结果,我们往往需要固定random, np,pytorch(作者是pytorch的小粉丝)的随机数种子。如下写法: def setup_seed(seed): torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) ...
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 ...
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...