我正在尝试生成 N 组独立的随机数。我有一个简单的代码,它显示了 3 组 10 个随机数的问题。我注意到即使我使用 tf.set_random_seed 来设置种子,不同运行的结果看起来也不一样。非常感谢任何帮助或意见。
我们在上面tf.random.uniform的第二次调用中得到'A2'而不是'A1'的原因是因为TensorFlow使用相同的tf.random.uniform内核(即内部表示形式)对其所有的调用使用相同的参数,并且内核维护一个内部计数器,即每次执行时递增,产生不同的结果。 调用tf.random.set_seed将重置所有此类计数器: tf.random.set_seed(1234) print...
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 复制 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=random.sample(list,5)b=np....
importnumpyasnp np.random.seed(2022)print(np.random.randint(0,100)) 1. 2. 3. 4. 同样地,上面的代码使用numpy.random.seed()函数设置了随机种子为2022。 使用tensorflow库 如果我们在进行深度学习任务时使用了tensorflow库,也可以通过设置tf.random.set_seed()函数来固定随机因子。 importtensorflowastf tf....
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] ...
tf.random.set_seed(1) #隐藏警告 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import pathlib data_dir="./data/train"# data_dir = "D:/jupyter notebook/DL-100-days/datasets/017_Eye_dataset"data_dir=pathlib.Path(data_dir)
在Python中,可以使用random模块来设置种子,以实现生成伪随机数的重复性。种子是一个整数,它确定了随机数生成器的初始状态。通过设置相同的种子,可以确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的。 ...
我还指出,我希望我的模型数据存储在一个名为tf_wx_model的目录中。 regressor = tf.estimator.DNNRegressor(feature_columns=feature_cols, hidden_units=[50, 50], model_dir='tf_wx_model') INFO:tensorflow:Using default config. INFO:tensorflow:Using config: {'_tf_random_seed': 1, '_save_...
# 导入必要的库 import os import tensorflow as tf import numpy as np import time import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io # 设置随机数种子以确保结果的可重复性 np.random.seed(1234) tf.set_random_seed(1234) # 注意:在TensorFlow 2.x中,应使用tf.random.set_seed def main(): # 定义问...
tf.random.set_seed(1) 然后我们来分割数据。这里使用的是 Scikit-learn 中的train_test_split函数。指定分割比例即可。 我们先按照 80:20 的比例,把总体数据分成训练集和测试集。 train,test=train_test_split(df,test_size=0.2,random_state=1)