numpy.random.seed() 是NumPy库中的一个函数,用于设定NumPy随机数生成器的种子。与random.seed()类似,设定了种子后,NumPy随机数生成器将会产生一系列固定的随机数序列。这意味着,在给定相同种子的情况下,多次运行程序将会得到相同的NumPy随机数序列。需要注意的是,numpy.random.seed()仅对NumPy库中的随机数生成函数...
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
import tensorflow as tf global_seed = 42 N_chains = 5 np.random.seed(global_seed) seeds = np.random.randint(0, 4294967295, size=N_chains) for i in range(N_chains): tf.set_random_seed(seeds[i]) ... some stuff ... kernel_initializer = tf.random_normal_initializer(seed=seeds[i])...
seed = base_seed + worker_id random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) if HAS_NUMPY: np_seed = _generate_state(base_seed, worker_id) import numpy as np np.random.seed(np_seed) # ... if init_fn is not None: init_fn(worker_id) # (start iterating the dataloader...) 这里展示...
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(...
在使用 TensorFlow 时,如果遇到 'tensorflow' has no attribute 'set_random_seed' 的错误,这通常意味着你正在尝试使用一个已经废弃的方法。在 TensorFlow 2.x 版本中,随机种子设置方式已经发生了变化。 具体来说,tf.set_random_seed 方法在 TensorFlow 2.x 中已经被废弃,因此不再可用。为了解决这个问题,你可以...
np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) torch.set_num_threads(args.thread)#设置pytorch并行线程数iftorch.cuda.is_available()andargs.gpu >=0: torch.backends.cudnn.benchmark=False ...
random.seed(1) for i in range(5): ret = random.randint(1,10) print(ret) print(random.random()) print(random.uniform(1,10)) print(random.randint(0,10)) print(random.randrange(1,10,5)) print(random.getrandbits(2)) print(random.choice([1,3,5,7,9])) ...
<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...
随机数模块:random 随机数生成器: random.random():生成均匀分布的浮点随机数,在半开半闭区间 [0.0, 1.0); random.seed():设置随机数种子; random.randint(a,b):返回整型随机数,在闭区间 [a,b]; random.randrange():返回整型随机数,在半开半闭区间 [a,b); ...