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...
我正在尝试生成 N 组独立的随机数。我有一个简单的代码,它显示了 3 组 10 个随机数的问题。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。
importrandom random.seed(1)result=random.set(1,10)print(result)# 打印生成的随机整数 1. 2. 3. 4. 5. 类图 下面是random模块中set函数的类图示例: random+seed() : None+set(start: int, end: int) : int 状态图 下面是random模块中set函数的状态图示例: 设置随机数的范围调用set函数生成随机整数...
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
(seed)os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)# if you are using multi-GPU.torch.backends.cudnn.benchmark=Falsetorch.backends.cudnn.deterministic=Truetorch.backends.cudnn.enabled=Falseseed_...
If I set the seed explicitly: a_shuf = tf.random_shuffle(a, seed=42), the output is the same after each run. But why do I need to set the seed if I already call tf.set_random_seed(42)?The equivalent code using numpy just works:import numpy as np np.random.seed(42) a = [...
ImportError Traceback (most recent call last) <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'...
结合Set.seed()和for循环,我们可以在每次循环中生成相同的随机数序列。 以下是一个示例代码,展示了如何结合使用Set.seed()和for循环来生成相同的随机数序列: 代码语言:R 复制 # 设置随机数种子 Set.seed(123) # 循环10次生成随机数 for (i in 1:10) { # 生成一个随机数 random_number <- runif(1) #...
OS: Windows 11 Python == 3.11.0 64 bit Keras == 3.0.5 keras.utils.set_random_seed() does not set the reproducibility for (at least) Numpy operations. import numpy as np import keras seed = 0 keras.utils.set_random_seed(seed=seed) random_...
我也遇到了同样的错误,但我用的不是 from tensorflow import set_random_seed import tensorflow as tf tf.random.set_seed() 它有效我认为该方法对版本 1 有用,上面的代码片段对版本 2 有用 原文由 kamma rahul 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有...