Python的random模块提供了一个setseed函数,允许我们设置随机数生成器的种子。通过设置种子,我们可以控制随机数的生成过程,使得生成的随机数序列是可重现的。 下面是一个使用setseed函数的例子: importrandom# 设置随机数生成器的种子random.seed(1)# 生成10个随机数for_inrange(10):print(random.randint(1,100)) 1...
def set_random_seed(random_seed): if random_seed is not None: print("Set random seed as {}".format(random_seed)) os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(random_seed) random.seed(random_seed) np.random.seed(random_seed) torch.manual_seed(random_seed) torch.cuda.manual_seed_all(random_see...
我注意到即使我使用tf.set_random_seed来设置种子,不同运行的结果看起来也不一样。非常感谢任何帮助或意见。 (py3p6) bash-3.2$ cat test.py import tensorflow as tf for i in range(3): tf.set_random_seed(1234) generate = tf.random_uniform((10,), 0, 10) with tf.Session() as sess: b =...
importrandomimportnumpyasnpimporttensorflowastf random.seed(seed) np.random.seed(seed) tf.random.set_seed(seed)
Python语言学习:三种随机函数random.seed()、numpy.random.seed()、set_random_seed()及random_normal的简介、使用方法(固定种子)之详细攻略 目录 python中常见的三种随机函数random.seed()、numpy.random.seed()、set_random_seed() 1、三种随机总结
tf.random.set_seed(1234) print(tf.random.uniform([1]))# generates 'A1'print(tf.random.uniform([1]))# generates 'A2' 我们在上面的tf.random.uniform的第二次调用中得到 'A2' 而不是 'A1' 的原因是因为第二次调用使用了不同的操作种子。
environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True 有些同学会提到了,如果只这样 set_seed,会解决不了...
set.seed()用于设定随机数种子,让产生的随机数能够再次出现 set.seed()用于设定随机数种子,一个特定的种子可以产生一个特定的伪随机序列,这个函数的主要目的,是让模拟能够可重复出现,因为很多时候我们需要取随机数,但这段代码再跑一次的时候,结果就不一样了,如果需要重复出现同样的随机结果的话,就可以用set.seed(...
<ipython-input-18-c29f17706012> in <module> 7 import numpy as np 8 import numpy.random as nr ---> 9 from tensorflow import set_random_seed 10 import matplotlib.pyplot as plt 11 get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline') ImportError: cannot import name 'set_random_seed' fro...
def _init_caffe(cfg): """Initialize pycaffe in a training process. """ import caffe # fix the random seeds (numpy and caffe) for reproducibility np.random.seed(cfg.RNG_SEED) caffe.set_random_seed(cfg.RNG_SEED) # set up caffe caffe.set_mode_gpu() caffe.set_device(cfg.GPU_ID) Exa...