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...
random.seed(10) print(np.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([...
1,np.random.seed() 设置seed()里的数字就相当于设置了一个盛有随机数的“聚宝盆”,一个数字代表一个“聚宝盆”。 当在seed()的括号里设置相同的seed,“聚宝盆”就是一样的,当然每次拿出的随机数就会相同。 如果不设置seed,则每次会生成不同的随机数,但是有时候明明设置了seed()没有变,生成的随机数组还是...
1,np.random.seed() 设置seed()里的数字就相当于设置了一个盛有随机数的“聚宝盆”,一个数字代表一个“聚宝盆”。 当在seed()的括号里设置相同的seed,“聚宝盆”就是一样的,当然每次拿出的随机数就会相同。 如果不设置seed,则每次会生成不同的随机数,但是有时候明明设置了seed()没有变,生成的随机数组还是...
~~老规矩,妹妹镇楼~~ python自带的random 和 numpy.random 以及 torch.random 都是很常用的随机数库。 0、设置随机种子组合拳: random.seed(0) np.random.seed(0) torch.manual_seed(0)1、先从 randint 入手吧。…
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(seed) # 为所有 CUDA 设备设置种子 ...
np.random.seed()的用法 刚开始接触,对np.random.seed搞得莫名奇妙 np.random.seed()的具体用法为 np.random.seed()括号里边的数字只代表seed的分类,没有其他含义 可以看到,当seed里的数字是2,无论随机数生成10个还是5个,都是相同的随机数 而当seed括号里的为1时,则会生成另一组新的随机数。换句话说,...
np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed)ifdeterministic: torch.backends.cudnn.deterministic =Truetorch.backends.cudnn.benchmark =False 开发者ID:open-mmlab,项目名称:mmdetection,代码行数:19,代码来源:train.py ...
平时都会使用到随机模块,一般是torch.random或者是numpy.random,有或者是直接使用ramdom这个python内置的工具包,那么下面就简单记录一下numpy.random常用的函数。 1. 随机抽样 import numpy as npnp.random.randn(3,3) # 从标准正太分布中返回样本np.random.rand(3,3) # 从0-1均匀分布分布中返回样本np.random....
Torch.manual_seed(3407) is all you need: On the influence of random seeds in deep learning architectures for computer vision 来自 arXiv.org 喜欢 0 阅读量: 623 作者: D Picard 摘要: In this paper I investigate the effect of random seed selection on the accuracy when using popular deep ...