代码语言:javascript 代码运行次数:0 # 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): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 seed=1random.seed(seed)...
在使用numpy时 ,有时需要用到随机数,并且想让生成的随机数在每次运行时都能得到相同的数组,这时可以使用random.seed(int i)函数,设置随机数种子。 下面用几个测试demo,感受下效果~(1)测试demo1 import pandas as pd import numpy as n
可以看到,在python生成多进程时会copy父进程中的numpy.random的状态,这其中也包括随机种子的状态; 如果子进程生成完成后,那么父进程中的numpy.random的状态是不会影响子进程的。 ===
3.numpy.random.shuffle() 打乱顺序,生成随机列表,在深度学习中,经常让训练数据集中的数据打乱顺序,然后一个挨着一个地(for i in indices)生成训练数据对。 4. 关于shape 而对于矩阵来说: shape[0]:表示矩阵的行数 shape[1]:表示矩阵的列数 在计算机视觉中: img.shape[0]:图像的垂直尺寸(高度) img.shape...
。如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数。（注：seed括号里的数值基本可以随便设置哦）
如果每次调用 numpy 的其他随机函数时设置 np.random.seed(a_fixed_number) ,结果将是相同的: >>> import numpy as np >>> np.random.seed(0) >>> perm = np.random.permutation(10) >>> print perm [2 8 4 9 1 6 7 3 0 5] >>> np.random.seed(0) >>> print np.random.permutation(10...
而Python中的numpy.random.seed()其实就是用来设置一个初始值,我们也称设置了一个随机数的种子。假设我们随机执行numpy.random.seed(589),程序会把这个特殊的数字——589作为种子,生成对应的初始值,如果你不是执行numpy.random.rand(1),而是numpy.random.rand(n),n>1,算法会根据初始值计算出向量中的下一个值,...
python中numpy.random.seed设置随机种子是否影响子进程,给出代码:frommultiprocessingimportProcessimportnumpyasnpclassNN(Process):def__init__(self,id):super(NN,self).__init__()self.id=iddefru
sure each worker has a different, yet deterministic seed if specified seed = _try_get_key(cfg, "SEED", "train.seed", default=-1) seed_all_rng(None if seed < 0 else seed + rank) def seed_all_rng(seed=None): """ Set the random seed for the RNG in torch, numpy and python. ...
在Python中,函数和其他任何东西一样是一个对象。 所以,你可以把一个函数赋给一个变量,打印它,等等。要调用一个函数(即使是从它被分配到的一个变量),你需要在括号中传递一组参数,这就是调用函数的语法。 So: def hello(): print('hello')# print a representation of the function objectprint(hello)# assi...