torch.manual_seed(seed) # sets the seed for generating random numbers. torch.cuda.manual_seed(seed) # Sets the seed for generating random numbers for the current GPU. It’s safe to call this function if CUDA is not available; in that case, it is silently ignored. torch.cuda.manual_seed...
print "Random number with seed 10 : ", random.random() print "Numpy.Random number with seed 10 : ", numpy.random.random() # 生成同一个随机数 random.seed( 10 ) numpy.random.seed(10) print "Random number with seed 10 : ", random.random() print "Numpy.Random number with seed 10 :...
print(random.randint(1, 10)) # 输出：6 print(random.randint(1, 10)) # 输出：9 print(random.randint(1, 10)) # 输出：7 random.seed(456)print(random.randint(1, 10)) # 输出：5 print(random.randint(1, 10)) # 输出：2 print(random.randint(1, 10)) # 输出：9 ```在这个...
注意：seed()是不能直接访问的，需要导入 random 模块，然后通过 random 静态对象调用该方法。参数 x -- 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理，你不必特别去设定seed，Python会帮你选择seed。返回值 本函数没有返回值。实例 以下展示了使用 seed() 方法的实例：以上实例运行后输出结果为：
for i in range(2): list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] a = random.sample(list,5) b = np.random.randn(5) c = tf.random.normal([5]) d = torch.randn(5) print('\n\n' 'python内置输出:',a) print('*' * 60) print('numpy输出:',b) ...
1、random.seed() 2、numpy.random.seed() 3、numpy.random.RandomState() 本节介绍第一个random.seed() 1、随机种子是干什么的? 作用:让随机结果可重现。 比如:抽样时,保证不同次,抽样的数据是一样的。 2、随机种子是如何生效的? 2.1、如果不设置随机种子,每次的随机数都不同。
Python seed() 函数 Python 数字 描述 seed() 方法改变随机数生成器的种子,可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。 语法 以下是 seed() 方法的语法: import random random.seed ( [x] ) 我们调用 random.random() 生成随机数时,每一次生成的数都是随机的。
Python学习笔记——seed( )、randint( ) seed( a)函数:初始化随机数种子,只要种子相同,每次生成的随机数也相同。 randint( a,b)函数:随机生成[a,b]之间的整数。 importrandom random.seed('a') num1= random.randint(0,3) num2= random.randint(0,3)print(num1,num2)...
没有特殊需求的话,还是老老实实地用Python自动选择的种子吧,省心又省力。 深入理解: 在使用numpy时,难免会用到随机数生成器。一直对np.random.seed(),随机数种子搞不懂。很多博客也就粗略的说,利用随机数种子,每次生成的随机数相同。 两个疑惑:1, 利用随机数种子,每次生成的随机数相同。这是什么意思?
python random seed原理(一) Python random seed 1. 随机数在计算机编程中具有重要地位。Python中的random模块提供了生成随机数的函数和方法。然而,每次运行程序时,生成的随机数序列都是不同的。为了使随机数的序列可重复,我们可以使用random seed功能。 2. 在计算机生成随机数时,实际上是通过一系列算法生成的伪随机...