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...
tf.set_random_seed(1234) generate = tf.random_uniform(()) tf.zeros(()) # new op added after with tf.Session() as sess: print(generate.eval()) # 0.96046877 显然,就像您的情况一样,如果您生成多个操作,它们将具有不同的种子: import tensorflow as tf tf.set_random_seed(1234) gen1 = tf....
在PyTorch中,我们可以使用torch.manual_seed()函数来设置随机种子。例如: import torch torch.manual_seed(42) 这将设置随机种子为42。请注意,这种方法只会影响PyTorch中的随机过程,而不会影响Python标准库或TensorFlow中的随机过程。在TensorFlow中设置随机种子在TensorFlow中,我们可以使用tf.random.set_seed()函数来设...
首先导入库: # 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(se...
tf.random.set_seed( seed ) #tensorflow1.0 tf.set_random_seed( seed ) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 依赖随机种子的操作实上是从两个种子派生的:全局种子和操作级别种子。这个设置了全局种子。 它与操作级种子的交互如下: 如果既未设置全局种子也未设置操作种子:此操作使用随机选择的种子。
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...
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.random.set_seed(2022) 1. 2. 3. 通过上面的方式,我们可以在不同的库中固定随机因子,确保每次运行的结果一致。 总结 ...
# 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...
['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示负号 import os,PIL # 设置随机种子尽可能使结果可以重现 import numpy as np np.random.seed(1) # 设置随机种子尽可能使结果可以重现 import tensorflow as tf tf.random.set_seed(1) #隐藏警告 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import ...
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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 train,test=train_test_split(df,test_size=0.2,random_state=1) ...