必应词典为您提供Set-random-seed的释义,网络释义: 设定随机种子;设置随机种子;
使用set_random_seed函数可以设置随机数生成器的种子,从而获得相同的随机结果。在Python中,可以使用以下步骤来使用set_random_seed函数获得相同的结果: 1. 导入相关的...
为了使所有op产生的随机序列在会话之间是可重复的,请设置一个图级别的seed: tf.set_random_seed(1234) # 这里如果将1234改为其他数字的话,得到的随机序列的结果是不一样的。 a = tf.random_uniform([1]) b = tf.random_normal([1]) # Repeatedly running this block with the same graph will generate ...
forever =Trueifforever:assertrandom_seedisNoneifrandom_seedisnotNone:assertforever ==Falsewhile1:if(random_seedisNone): random_seed = flex.get_random_seed()print"random_seed:", random_seed sys.stdout.flush() random.seed(random_seed) flex.set_random_seed(value=random_seed) calculate_fobs() ...
caffe.set_random_seed(cfg.RNG_SEED) caffe.set_mode_gpu() caffe.set_device(cfg.GPU_ID) 开发者ID:Ray930,项目名称:FaceNet,代码行数:7,代码来源:train.py 示例3: _init_caffe def_init_caffe(cfg):"""Initialize pycaffe in a training process. ...
TensorFlow应用——tf.set_random_seed 的用法 一、会话级种子:seed 当在代码中使用了随机数,但是希望代码在不同时间或者不同的机器上运行能够得到相同的随机数,以至于能够得到相同的运行结果,那么就需要设置随机函数的seed 参数,对应的变量可以跨会话(session)生成相同的随机数。
可以看出设置了a设置了seed=1之后,在不同的Session中a产生的随机数是一致的,而b在不同的Session中产生的随机数是不一致的。 图级种子:tf.set_random_seed 如果不想一个一个的设置随机种子seed,那么可以使用全局设置tf.set_random_seed()函数,使用之后后面设置的随机数都不需要设置seed,而可以跨会话生成相同的随...
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...
4.如果图级和操作seed都被设置:两个seed联合使用以确定随机序列。 为了说明用户可见的效果,请考虑以下示例: 要跨会话生成不同的序列,既不设置图级别也不设置op级别的seed: a = tf.random_uniform([1]) b = tf.random_normal([1])print("Session 1")withtf.Session()assess1:print(sess1.run(a))# gen...
random seed操作其实分为两种:graph-level(图级)和op-level(操作级),随机数生成种子是在数据流图资源上运作的,接下来让我具体介绍它们。 第一种情况:要在Session中生成不同的序列,请既不设置图级别也不设置op级别种子: 1 2 3 4 5 6 7 8 9