python随机种子
seed( ) 用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值,如果使用相同的seed( )值,则每次生成的随即数都相同,如果不设置这个值,则系统根据时间来自己选择这个值,此时每次生成的随机数因时间差异而不同。
随机种子只会作用到一个函数上,如
np.random.seed(0)
print(np.random.rand(3))
print(np.random.rand(3))
123
输出:
[0.5488135  0.71518937 0.60276338]
[0.54488318 0.4236548  0.64589411]
12
但程序再次运行会输出同一组随机数:
[0.5488135  0.71518937 0.60276338]
[0.54488318 0.4236548  0.64589411]
12
想要在同一个程序中产生同一组随机数,需要在下一个函数设置一个相同的随机种子
np.random.seed(0)
print(np.random.rand(3))
np.random.seed(0)
print(np.random.rand(3))
1234
输出:
[0.5488135  0.71518937 0.60276338]
[0.5488135  0.71518937 0.60276338]

python随机种子相关推荐

  1. python随机种子怎么用_python设置随机种子实例讲解

    python设置随机种子实例讲解 对于原生的random模块 import random random.seed(1) 如果不设置,则python根据系统时间自己定一个. 也可以自己根据时间定一个随机 ...

  2. python随机种子的作用_简述pythonpytorch 随机种子的实现

    随机数广泛应用在科学研究, 但是计算机无法产生真正的随机数, 一般成为伪随机数. 它的产生过程: 给定一个随机种子(一个正整数), 根据随机算法和种子产生随机序列. 给定相同的随机种子, 计算机产生的 ...

  3. 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 ...

  4. python 随机种子 时间_关于python中的随机种子——random_state

    random_state是一个随机种子,是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式.当random_state取某一个值时,也就确定了一种规则. random_state可以用于很多函数,我 ...

  5. python随机种子seed的作用(强化学习常用到)

    先上代码 import math import gym from gym import spaces, logger from gym.utils import seeding import nump ...

  6. python随机种子的作用_python – 如何使用TensorFlow获得稳定的结果,设置随机种子...

    我试图用不同的参数多次运行神经网络,以校准网络参数(退学概率学习率e.d.).然而,我遇到的问题是,在保持参数相同的情况下运行网络仍然给我一个不同的解决方案,当我运行网络在一个循环如下: filena ...

  7. 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 g ...

  8. python循环10次_开发一个循环 5 次计算的小游戏, 设置随机种子为10,每次随机产生两个 1~10的数字以及随机选择...

    开发一个循环 5 次计算的小游戏, 设置随机种子为10,每次随机产生两个 1~10的数字以及随机选择 "+.-.*"运算符,构成一个表达式, 让用户计算式子结果并输入结果,如果计算 ...

  9. python随机密码生成以整数17为随机数种子_简述pythonpytorch 随机种子的实现

    随机数广泛应用在科学研究, 但是计算机无法产生真正的随机数, 一般成为伪随机数. 它的产生过程: 给定一个随机种子(一个正整数), 根据随机算法和种子产生随机序列. 给定相同的随机种子, 计算机产生的 ...

  10. python怎么设置随机数种子_python实验随机种子的设置

    问题: 深度学习中,训练模型时实验参数设置但结果不同(部分论文最优结果无法复现) 实验参数包括: 数据集,train/test划分,权重初始化等 可能的原因:Dropout的存在 python.num ...

最新文章

  1. 深度学习模型压缩与加速综述!
  2. 当对项目强名时自动构建失败(TeamFoudationServer试用笔记)
  3. VTK:网格之InterpolateFieldDataDemo
  4. php serialize mysql_php 序列化(serialize)格式详解
  5. 识别Java中的代码气味
  6. 单链表的基本操作-查找
  7. 如何解决Windows 10屏幕字体缩放模糊问题
  8. 2012蓝桥杯【初赛试题】 取球游戏
  9. 蚂蚁金服 Service Mesh 渐进式迁移方案|Service Mesh Meetup 实录
  10. 如何重装win10应用商店?
  11. 在micropython固件中加入st7789驱动
  12. ESP8266 读取MPU-6050数据OLED显示
  13. OpenGL中的Alpha测试,深度测试,模板测试,裁减测试 .
  14. LSTM 08:超详细LSTM调参指南
  15. Java 快速排序,递归排序算法
  16. 为什么php不开源,php开不开源
  17. 财政部、税务总局:集成电路设计和软件企业免两年所得税
  18. java web 开发是做什么用的?
  19. 9 本优秀的 R 语言免费电子书
  20. CSGO DIY-文件修改位置

热门文章

  1. Hamcrest 总结
  2. windows开机后一键启动应用程序
  3. IAR8.4.2安装方法
  4. cpda数据分析师证书含金量高吗
  5. 电商入门_仓库管理系统wms
  6. java 已知两点坐标,与第三点距离,计算第三点的坐标。
  7. IDEA--tomcat日志乱码
  8. 安卓网络测试工具_专业网速测试工具高级版,支持5G网络测试网速
  9. 【axure手机原型】移动应用原型设计新手引导
  10. mtk camera faq