python编程中,各种随机种子seed设置总结
python随机种子seed的作用(强化学习常用到)_汀、的博客-CSDN博客先上代码import mathimport gymfrom gym import spaces, loggerfrom gym.utils import seedingimport numpy as npclass CartPoleEnv(gym.Env): def __init__(self): super().__init__() self.seed() def seed(self, seed=None): #sehttps://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/123482020?spm=1001.2014.3001.5501
首先导入库:
# 导入模块
import random
import numpy as np
import tensorflow as tf
import torch
import time
下面先展示python内置random函数、numpy中的random函数、tensorflow及pytorch中常见的seed使用方式(注:pytorch仅以CPU为例):
seed = 1random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
tf.random.set_seed(seed)
torch.manual_seed(seed)list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]a = random.sample(list,5)
b = np.random.randn(5)
c = tf.random.normal([5])
d = torch.randn(5)print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
print('python内置输出:',a)
print('*' * 60)
print('numpy输出:',b)
print('*' * 60)
print('tensorflow输出:',c)
print('*' * 60)
print('pytorch输出',d)# 第一次运行输出:
2021-01-17 17:51:36
python内置输出: [3, 2, 9, 1, 4]
************************************************************
numpy输出: [ 1.62434536 -0.61175641 -0.52817175 -1.07296862 0.86540763]
************************************************************
tensorflow输出: tf.Tensor([-1.1012203 1.5457517 0.383644 -0.87965786 -1.2246722 ], shape=(5,), dtype=float32)
************************************************************
pytorch输出 tensor([ 0.6614, 0.2669, 0.0617, 0.6213, -0.4519])# 第二次运行输出:
2021-01-17 17:52:10
python内置输出: [3, 2, 9, 1, 4]
************************************************************
numpy输出: [ 1.62434536 -0.61175641 -0.52817175 -1.07296862 0.86540763]
************************************************************
tensorflow输出: tf.Tensor([-1.1012203 1.5457517 0.383644 -0.87965786 -1.2246722 ], shape=(5,), dtype=float32)
************************************************************
pytorch输出 tensor([ 0.6614, 0.2669, 0.0617, 0.6213, -0.4519])
python编程中,各种随机种子seed设置总结相关推荐
- python随机数种子怎么用_Python 随机种子介绍,PyTorch 中随机种子的设置应用
随机种子是什么? 随机种子是针对 随机方法 而言的. 随机方法:常见的随机方法有 生成随机数,以及其他的像 随机排序 之类的,后者本质上也是基于生成随机数来实现的.在深度学习中,比较常用的随机方法的应 ...
- python中随机种子怎么用_Python 随机种子介绍,PyTorch 中随机种子的设置应用
随机种子是什么? 随机种子是针对 随机方法 而言的. 随机方法:常见的随机方法有 生成随机数,以及其他的像 随机排序 之类的,后者本质上也是基于生成随机数来实现的.在深度学习中,比较常用的随机方法的应 ...
- Python 随机种子介绍,PyTorch 中随机种子的设置与应用
什么是随机种子? 随机种子是针对 随机方法 而言的. 随机方法:常见的随机方法有 生成随机数,以及其他的像 随机排序 之类的,后者本质上也是 基于生成随机数来实现的.在深度学习中,比较常用的随机方法的 ...
- 验证中的随机种子(seed),VCS
1 Verilog中的随机种子 在Makefile文件中需要加入: SEED=$(shell date+%s) ./simv+plusargs_save+seed=$(SEED) 2 VCS支持自动随 ...
- Pytorch分布式训练/多卡训练(二) —— Data Parallel并行(DDP)(2.2)(代码示例)(BN同步主卡保存梯度累加多卡测试inference随机种子seed)
DDP的使用非常简单,因为它不需要修改你网络的配置.其精髓只有一句话 model = DistributedDataPrallel(model, device_ids=[local_rank], ou ...
- 随机种子 seed()到底是怎么回事。
让我们先来看一段代码,熟悉一下seed()的使用: import numpy as npnum = 0 while (num < 5):np.random.seed(1)print(np.ran ...
- 随机种子 seed()
先来看一段代码,熟悉一下seed()的使用: import numpy as npnum = 0 while (num < 5):np.random.seed(1)print(np.random ...
- python random模块中的指令_10分钟让你掌握python编程中random模块功能使用,非常详细...
原标题:10分钟让你掌握python编程中random模块功能使用,非常详细 python作为一门高级编程语言,它的定位是优雅.明确和简单.阅读Python编写的代码感觉像在阅读英语一样,这让使用者可 ...
- 深度学习中的随机种子
''' 深度学习代码中的随机种子 深度学习网络模型中初始的权值参数通常都是初始化成随机数 而使用梯度下降法最终得到的局部最优解对于初始位置点的选择很敏感 为了能够完全复现作者的开源深度学习代码,随机种 ...
最新文章
- python3中的推导式、生成器、迭代器
- python学习之自习语法(20180626_update)
- C#三层架构第五课之DBUtil层设计
- C语言程序设计第三次作业
- 银联Apple Pay 总结
- 基于JAVA+SpringMVC+Mybatis+MYSQL的校园订餐点餐外卖管理系统
- springboot tomcat配置_Spring Boot项目如何同时支持HTTP和HTTPS协议
- 《使命召唤7:黑色行动》有什么简单办法进入僵尸模式
- 模拟鱼群的matlab算法,IFSA人工鱼群算法
- Python2安装说明
- 项目实战-1读取记事本中的文件,写入到slice切片中。
- Icons8 Cube4Nano专业外置声卡设备与windows event log无法启动
- 仿知乎悬浮功能按钮FloatingActionButton
- 最新1000道高频Java面试题,包含25个技术栈等面试攻略(多线程、JVM、高并发、spring、微服务、kafka,redis、分布式)从底层原理到架构
- IP安全,DDoS攻击、tearDrop攻击和微小IP碎片攻击
- 当前数据中心运维管理工作中存在的问题
- 电动汽车充电站的最优选址matlab程序
- 好用的ROS开发软件(持续更新~)
- python报错:UnicodeDecodeError: ‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0xa3 in position 48
- 群晖nas使用的端口
热门文章
- win10查看服务器共享文件夹权限,win10共享文件夹win7没有权限访问的解决教程
- 16. 求两点之间的最短路径
- 百万并发下的Nginx优化,看这一篇就够了!
- 2021-07-24博物馆展览馆应用蓝牙AOA高精度定位导航导览的真实商用案例介绍
- 【渝粤教育】广东开放大学 国际法 形成性考核 (37)
- 斐讯R1音箱安装悟空遥控,并实现DLNA推送
- 宽和窄俯卧撑哪个更难_窄距俯卧撑到底该多窄?
- 几何光学学习笔记(3)- 2.1光线经过单个折射球面的折射
- 打印当前python文件出错行
- 【转】Oracle 中的 TO_DATE 和 TO_CHAR 函数 日期处理