Python的random模块提供了一个setseed函数,允许我们设置随机数生成器的种子。通过设置种子,我们可以控制随机数的生成过程,使得生成的随机数序列是可重现的。 下面是一个使用setseed函数的例子: importrandom# 设置随机数生成器的种子random.seed(1)# 生成10个随机数for_inrange(10):print(random.randint(1,100)) 1...
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...
下面定义的set_random_seed(seed)函数的主要目的是设置随机种子以确保代码的随机性操作(如参数初始化、数据集分割、随机数据增强等)在不同运行之间是可重复的。这使得其他研究人员或开发者可以复现相同的实验结果,同时也便于调试和优化模型。 函数详解 def set_random_seed(seed): """Set random seeds.""" random...
importnumpyasnpdefsetup_seed(seed):np.random.seed(seed)defrandom_func_a():# return a random arrayreturnnp.random.rand(10)defrandom_func_b():# get a random index between 0-9returnnp.random.randint(0,10)defrandom_func_c(arr):# randomly choose a val from an arrayreturnnp.random.choice...
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...
set_seed(seed) 2.3 创建模型 需要定义个网格的架构函数create_model,create_model里面的参数要在KerasClassifier这个对象里面存在而且参数名要一致。 def create_model(learn_rate, momentum, decay): # 创建模型 model = Sequential() model.add(Dense(50, input_shape=(8, ), kernel_initializer='uniform', ...
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...
1.3 标识符: _foo代表不能直接访问的类属性,需通过类提供的接口进行访问,不能用from xxx import *而导入;以双下划线开头的__foo代表类的私有成员;以双下划线开头结尾的__foo__代表Python里特殊方法专用的标识,如__init__()代表类的构造函数。 1.4 同一行显示多条语句,用分号;隔开,如: ...
python函数知识四 迭代器、生成器 15.迭代器:工具 1.可迭代对象: 官方声明,只要具有__iter__方法的就是可迭代对象 list,dict,str,set,tuple -- 可迭代对象,使用灵活 #方法一:list.__iter__()dict.__iter__()#方法二:查看源代码#方法三:print(dir(list))#官方声明,只要具有__iter__方法的就是...