np.random.seed(random_state)

`np.random.seed(random_state)`是NumPy中用于设置随机数种子的函数。通过设置随机数种子，可以确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的。

以下是两个例子来演示`np.random.seed(random_state)`的用法：

1. 使用`np.random.seed()`生成相同的随机数序列：

from numpy import *

num = 0
while(num < 5):
    random.seed(5)
    print(random.random()) # 输出：0.22199317108973948
    num += 1

2. 使用`np.random.RandomState()`生成相同的随机数序列：

import numpy as np

rng = np.random.RandomState(2020)
for i in range(10):
    data = rng.randint(0, 100)
    print(data) # 输出：65 68 47 61 92 68 80 23 49 59

相关问题

请解释一下np.random.seed(seed) kfold = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=seed)

np.random.seed(seed)是设置随机种子，可以使得程序中的随机结果可重复，因为每次产生的随机数序列都是相同的。StratifiedKFold是将训练/测试数据集划分为k个互斥的子集，保证每个子集数据分布相同。shuffle=True表示在划分之前先打乱数据集的顺序，random_state=seed是设置随机种子，可以使每次划分得到相同的结果。

import torch, os, pickle, random import numpy as np from yaml import safe_load as yaml_load from json import dumps as json_dumps def load_data(data_path): with open(data_path, 'rb') as f: data = pickle.load(f) return data def save_model(model, save_path, optimizer=None): os.makedirs(os.path.dirname(save_path), exist_ok=True) data2save = { 'state_dict': model.state_dict(), 'optimizer': optimizer.state_dict(), } torch.save(data2save, save_path) def load_model(model, load_path, optimizer=None): data2load = torch.load(load_path, map_location='cpu') model.load_state_dict(data2load['state_dict']) if optimizer is not None and data2load['optimizer'] is not None: optimizer = data2load['optimizer'] def fix_random_seed_as(seed): random.seed(seed) torch.random.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False if __name__ == "__main__": pass

这段代码是一个示例的辅助函数和主函数。

`load_data` 函数用于加载保存在 pickle 文件中的数据。它接受一个数据路径作为输入，并使用 pickle 库将数据从文件中加载出来。

`save_model` 函数用于保存模型及其优化器的状态。它接受一个模型对象、保存路径和可选的优化器对象作为输入，并将模型的状态字典和优化器的状态字典保存到指定的路径中。

`load_model` 函数用于加载模型及其优化器的状态。它接受一个模型对象、加载路径和可选的优化器对象作为输入，并从指定的路径中加载模型的状态字典，并将其应用于给定的模型对象。如果给定了优化器对象且加载的状态中包含优化器的状态字典，则还会将加载的优化器状态应用于给定的优化器对象。

`fix_random_seed_as` 函数用于设置随机种子，以确保实验的可重复性。它接受一个种子值作为输入，并使用该种子值设置随机数生成器的种子。

最后，`if __name__ == "__main__":` 语句是一个条件判断语句，用于判断当前脚本是否作为主程序运行。如果是主程序运行，则 `pass` 语句表示主函数为空，即没有特定的主要代码逻辑。