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...) 这里展示了和随机数种子相关的几行,注意 inif_fn...
然而,random.seed()仅对Python标准库random中的函数有效,对NumPy和TensorFlow等第三方库中的随机数生成函数无效。 numpy.random.seed() 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,...
def set_global_seed(seed: int) -> None: """ Sets random seed into PyTorch, TensorFlow, Numpy and Random. Args: seed: random seed """ try: import torch except ImportError: pass else: torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) random.seed(seed) np.random.seed(seed) Exa...
为了更好地理解DPI设置对图像质量的影响,我们可以创建一个比较不同DPI值效果的函数: importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefcompare_dpi(dpi_values):x=np.linspace(0,10,1000)y=np.sin(x)*np.exp(-x/10)fordpiindpi_values:fig,ax=plt.subplots(figsize=(6,4))fig.set_dpi(dpi)ax.plot(x,y,...
import numpy as np 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...
random()函数和seed种子的用法 上述的代码如下: import numpy as np import random num=np.random.random() #生成0到1之间的随机数 print(“num =”,num) num1=np.random.randint(1,20) # 生成1到20的一个整型随机数 print(“num1 =”,num1) num2=np.rand... ...
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
Python Copy Output: 在这个例子中,我们绘制了正弦和余弦函数的曲线,并分别设置了不同的透明度。这种技术在绘制多条曲线时特别有用,可以帮助区分重叠的部分。 3.2 散点图透明度 importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp np.random.seed(42)x=np.random.rand(100)y=np.random.rand(100)colors=np.random.rand...
To generate the initial set of candidate values, you can take advantage of np.linspace(), which creates evenly spaced numbers in a given range: Python 1import numpy as np 2 3def complex_matrix(xmin, xmax, ymin, ymax, pixel_density): 4 re = np.linspace(xmin, xmax, int((xmax - ...
C08. 用 Python 解决统计问题 描述性统计 数据可视化 C09. 爬虫入门 request 模块 Xpath 模块 C10. 数据科学的第三方库 Numpy 模块 从这里开始,先弃了,这本书适合了解了以后,再来根据作者的实践角度查遗补缺。 Pandas 模块 Scikit-Learn 模块 C11. 图数据分析 ...