`a`是种子的值，默认为`None`，表示使用当前系统时间作为种子。`version`是一个整数，用于指定种子生成器的版本，默认为`2`。下面是`seed()`函数的一些常见用法：1. 设置种子为固定值 通过设置种子为固定值，可以得到相同的随机数序列。这在需要重现随机实验结果的情况下非常有用。```python import random random...
当然即使我们使用了随机种子也不能做到100%的还原,最多算是一种参考,因为随机种子虽然固定了随机数,但是算法本身就有随机性,就算使用了随机种子还是会因为随机性带来生成图片的偏差,所以随机种子只能最大限度的降低随机性。 打开Stable-Diffusion-webui后我们可以再CFG Scale下面看到随机种子(seed),当我们未填写随机种子...
且seed()可以一直生效直到下一次定义seed()时,若每次只调用一次seed(),则后续生成的随机数是固定的(根据一定的算法生成的固定随机数序列),若每次输出前都调用seed()函数,且种子数值相同,则输出的值是固定的,seed()作用是设定生成随机数的种子,目的是为了让结果具有重复性,重现结果。 这里想强调一个问题就是,seed...
1. 生成固定范围内的整数 要生成一个指定范围内的整数,可以使用randint函数,并在调用前先设置种子。例如: ``` import random random.seed(1) print(random.randint(1, 10)) ``` 这段代码将会输出一个1到10之间(包括1和10)的整数。由于设置了种子为1,因此每次运行该代码都会得到相同的结果。 2. 生成随机浮...
由结果可以看出来,这些都是伪随机数,也就是一直不变的随机数,所以我们可以通过输入随机种子,得到一个初始固定的随机数。随机种子的初始值,是一直不变的。 我们把随机种子的赋值,放到循环外面,意思是只初始化一次 代码语言:javascript 复制 importnumpyasnp ...
其中,参数a是种子值,如果不指定则使用系统时间作为种子值。参数version用于指定种子算法的版本,默认为2。 random.seed()函数示例 下面是一个简单的示例,演示如何使用seed()函数生成固定的随机数序列: importrandom random.seed(42)print(random.randint(1,100))# 输出:52print(random.randint(1,100))# 输出:93pr...
所以随机种子(seed)的用途就是固定生成图片过程中所产生的随机数,从而在下次生成图片时最大限度的进行还原。当然即使我们使用了随机种子也不能做到100%的还原,最多算是一种参考,因为随机种子虽然固定了随机数,但是算法本身就有随机性,就算使用了随机种子还是会因为随机性带来生成图片的偏差,所以随机种子只能最大限度的...
确定性随机是指用户可以通过手动设置种子 seed 值来保证多次实验结果是可复现的。本文将详细说明常用的深度学习训练中,如何通过 seed 来产生确定性随机,并以目前非常流行的 mmdet 和 detectron2 框架为例进行说明。本文涉及到的代码包括: dataloader 部分源码 ...
但昨晚我固定随机种子后,每次运行还是得到了不同的结果。探究其原因,竟是因为——set。 random.seed的正常使用示例 依据目前调研和观测,设置初始随机种子后,不论怎么调用random库的函数,只要调用顺序一致,调用结果都一致。 # a.py import random import b ...
百度试题 结果1 题目set.seed() 可以设置随机种子 便于重现结果。( )答案( ) 相关知识点: 试题来源: 解析 正确 反馈 收藏