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
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,...
import tensorflow as tf tf.set_random_seed(1234) generate = tf.random_uniform(()) with tf.Session() as sess: print(generate.eval()) # 0.96046877 现在如果我们之前创建一个节点,结果会改变: import tensorflow as tf tf.set_random_seed(1234) tf.zeros(()) # new op added before generate = ...
def set_seed(seed=3407): # torch.manual_seed(3407) is all u need os.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.cud...
importrandom random.seed(1)# 设置随机数种子为1 1. 2. 3. 步骤二:调用set函数生成随机整数 接下来,我们可以调用random模块中的set函数来生成指定范围内的随机整数。set函数的输入参数有两个,分别是范围的起始值和结束值。生成的随机整数将包括起始值和结束值。
在Tensoflow2 中不需要执行 from tensorflow import set_random_seed 为了运行 set_random_seed(x) (因为它是旧版本) 只需要跑 import tensorflow tensorflow.random.set_seed(x) 感谢@David Buck 原文由 poloniki 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有用 回复 查看全部 2 个回答 ...
R语言set.seed()用法 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...
set_seed(42) 在上述代码中,我们首先导入了os模块和tensorflow模块。然后,我们通过os.environ设置了环境变量 TF_CUDERAND_SET_Device_seed 和TF_PYTHON_RNG_SEED 的值为42。最后,我们调用了tf.random.set_seed(42)来设置全局随机种子。总结:在TensorFlow 2.x中,你需要使用tf.random.set_seed方法或设置环境变量...
主人,未安装Flash插件,暂时无法观看视频,您可以… tf.set_random_seed 知识 野生技能协会 python tensorflow 深度碎片发消息 As Simple As Possible 【建模赚钱】每天建模一小时,挑战接外包赚钱! 018Python数据分析random.seed() 乾袋子课程 9304 参与「万物皆可纪录」活动,赢18万奖励金...
python import tensorflow as tf #在TensorFlow 1.x中设置随机种子 tf.set_random_seed(42) # 注意:在TensorFlow 1.x中,还需要额外设置GPU的随机数生成器种子 # 这通常通过环境变量来实现,但这里不深入讨论 然而,如果你的项目可以升级到TensorFlow 2.x版本,我强烈建议你这样做,因为TensorFlow 2.x提供了更好的...