在Python中，设置随机数种子的主要方法有random.seed、torch.manual_seed和torch.cuda.manual_seed等，它们的作用和用途如下：random.seed：用于设置Python标准库random模块中的随机数生成器的种子。seed是一个整数，它决定了随机数生成的序列。使用相同的seed值将在每次运行时产生相同的随机数序列，从而实现...
random.random()) 输出: 0.7713 0.7713 """ 道理同1 """ torch.manual_seed() torch.manual_seed(10) print(torch.rand(2) 输出: tensor([0.4581,0.4829]) tensor([0.4581,0.4829]) #torch.manual_seed(10) print(torch.rand(2) 输出: tensor([0.9582,0.3092]) tensor([0.7612,0.2904]) torch.cuda_...
如果你在使用NumPy库，可以使用np.random.seed()来设置随机数生成器的种子。这同样确保了在多次运行相同的代码时，会得到一致的结果。对于深度学习框架，如PyTorch，有专门的种子设置函数来管理模型的随机初始化。调用torch.manual_seed(seed)可以设置CPU上的随机数种子，而torch.cuda.manual_seed(seed)则...
1. 2. torch.manual_seed(int)用法与np.random.seed(int)等价 [IN1]:torch.manual_seed(1) torch.rand(2,3) [OUT1]:tensor([[0.7576, 0.2793, 0.4031], [0.7347, 0.0293, 0.7999]]) # 再次输出 [IN1]:torch.manual_seed(1) torch.rand(2,3) [OUT1]:tensor([[0.7576, 0.2793, 0.4031], [0....
torch.manual_seed(args.seed) # 为CPU设置种子用于生成随机数,以使得结果是确定的。 当你设置一个随机种子时,接下来的随机算法生成数根据当前的随机种子按照一定规律生成。随机种子作用域是在设置时到下一次设置时。要想重复实验结果,设置同样随机种子即可。 修改随机种子数,可以看到发生了变化。而且即使关闭进程,重...
torch.manual_seed(args.seed) # 为CPU设置种子用于生成随机数,以使得结果是确定的。 当你设置一个随机种子时,接下来的随机算法生成数根据当前的随机种子按照一定规律生成。 随机种子作用域是在设置时到下一次设置时。要想重复实验结果,设置同样随机种子即可。 修改随机种子数,可以看到发生了变化。而且即使关闭进程,...
随机数种子(Random Seed)是伪随机数生成器中用于初始化随机数序列的初始值。它确保每次运行程序时生成的随机数序列相同,从而实现实验
随机种子:random.seed()和torch.manual_seed()的使用与不同 固定随机种子的一般流程: random.seed(x)是给random库设置随机种子;torch.manual_seed(x)是给CPU和GPU设置随机种子,很多人说只是给CPU设置随机种子,这是不对的,PyTorch官方明确写出:You can use torch.manua...Python random.seed() random.sample(...
importtorch# 设置随机数种子torch.manual_seed(0)# 生成一个满足标准正态分布的随机数x=torch.randn(1)print(x) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 上述代码中,我们使用torch.manual_seed函数设置随机数种子为0。然后,我们使用torch.randn函数生成一个满足标准正态分布的随机数x。最后,我们将x打印出来。
import torch # 设置随机种子 torch.manual_seed(123) # 创建一个随机数张量 random_tensor_1 = torch.rand(3, 3) print("第一次随机数生成结果:") print(random_tensor_1) # 再次随机生成,第二次结果和第一次是一样的 random_tensor_2 = torch.rand(3, 3) ...