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:ja
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
AI代码解释 importnumpyasnp np.random.seed(1)L1=np.random.randn(3,3)np.random.seed(1)L2=np.random.randn(3,3)print(L1)print(L2)# 结果[[1.62434536-0.61175641-0.52817175][-1.072968620.86540763-2.3015387][1.74481176-0.76120690.3190391]][[1.62434536-0.61175641-0.52817175][-1.072968620.86540763-2.301...
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...
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。 ===
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
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,...
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...
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. ...
搞懂Python seed()函数的用法 Python 内置函数 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:importrandomrandom.seed( [x] )我们调用 random.random() 生... http://www.lidihuo.com/python/python-infunction-se... 收藏 赞 Python ...