Python设置随机数种子

原因：使用相同种子保证每次实验生成固定的随机数，使每次实验结果一致。不同种子生成不一样的随机数。

seed = random.randint(1, 10000)
print('Random seed: {}'.format(seed))
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)

设置方式

if torch.cuda.is_available():print("gpu cuda is available!")torch.cuda.manual_seed(1000)
else:print("cuda is not available! cpu is available!")torch.manual_seed(1000)

`random.seed()`

seed()改变随机数生成器的种子，在调用其他随机模块函数之前调用此函数
seed()没有参数时，每次生成的随机数是不一样的，seed()有参数时是一样的，不同的参数生成的随机数不一样

import random# 随机数不一样
random.seed()
print('随机数1：',random.random())
random.seed()
print('随机数2：',random.random())# 随机数一样
random.seed(1)
print('随机数3：',random.random())
random.seed(1)
print('随机数4：',random.random())
random.seed(2)
print('随机数5：',random.random())'''
随机数1： 0.7643602170615428
随机数2： 0.31630323818329664
随机数3： 0.13436424411240122
随机数4： 0.13436424411240122
随机数5： 0.9560342718892494
'''

参考

`np.random.seed()

seed值设为某一定值，则np.random下随机数生成函数生成的随机数永远是不变的。更清晰的说，即当你把设置为seed(0)，则你每次运行代码第一次用np.random.rand()产生的随机数永远是0.5488135039273248；第二次用np.random.rand()产生的随机数永远是0.7151893663724195

import numpy as npnp.random.seed(0)
for i in range(6):print(np.random.rand())0.5488135039273248
0.7151893663724195
0.6027633760716439
0.5448831829968969
0.4236547993389047
0.6458941130666561np.random.seed(0)
for i in range(3):print(np.random.rand())0.5488135039273248
0.7151893663724195
0.6027633760716439

参考

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Python设置随机数种子

`random.seed()`

`np.random.seed()

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