RandomErasing没有seed

是的，RandomErasing函数在PyTorch中没有seed参数。这意味着每次运行代码时，RandomErasing会使用不同的随机值来生成擦除区域。如果您需要在每次运行时获得相同的结果，则需要手动设置随机数生成器的种子。您可以使用Python中的random模块或numpy.random模块来实现这一点。例如，您可以在代码开头添加以下代码来设置种子：

import random
import numpy as np
import torch

random.seed(0)
np.random.seed(0)
torch.manual_seed(0)

这将确保每次运行代码时，RandomErasing使用相同的随机值来生成擦除区域。注意，这只会影响Python环境中的随机数生成器，而不会影响操作系统级别的随机数生成器。因此，如果您在多台计算机上运行代码，则可能会看到不同的结果。

相关问题

random.seed(SEED) np.random.seed(SEED) torch.manual_seed(SEED)

这三行代码是用于设置随机种子的，目的是使得每次运行代码时，生成的随机数都是一样的，以保证实验的可重复性。其中，random.seed()和np.random.seed()分别用于设置Python自带的随机数生成器和numpy库的随机数生成器的种子，而torch.manual_seed()则用于设置PyTorch的随机数生成器的种子。在使用随机数的场景下，我们通常需要设置随机种子来确保实验结果的一致性。

random.random() seed

random.random()函数用于生成一个0到1之间的随机浮点数。它没有seed参数，因此无法设置随机数生成器的种子。如果你想设置seed来生成可重复的随机数序列，你可以使用random.seed()函数。例如，你可以使用以下代码：

import random

random.seed(123)  # 设置随机数种子为123

num1 = random.random()
print(num1)  # 输出: 0.052363598850944326

random.seed(123)  # 再次设置随机数种子为123

num2 = random.random()
print(num2)  # 输出: 0.052363598850944326，与前面生成的num1相同

在上面的例子中，通过设置相同的seed值，我们可以确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的。