python rng

Python中的RNG（随机数生成器）是用于生成随机数的工具。Python提供了random模块来处理随机数。

要使用随机数生成器，首先需要导入random模块：

import random

然后可以使用random模块中的各种函数来生成不同类型的随机数。以下是一些常见的函数：

- `random.random()`：生成一个0到1之间的随机浮点数。
- `random.randint(a, b)`：生成一个在a和b之间（包括a和b）的随机整数。
- `random.choice(sequence)`：从序列中随机选择一个元素。
- `random.shuffle(sequence)`：打乱序列中的元素顺序。

例如，要生成一个0到1之间的随机浮点数，可以使用以下代码：

import random

random_number = random.random()
print(random_number)

希望以上信息对你有帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

opencv rng

OpenCV中的RNG是一个随机数生成器类，用于生成随机数或随机数组。RNG类提供了一些方法来生成不同类型的随机数，例如整数、浮点数和高斯分布随机数等。

以下是一个简单的示例，展示了如何使用OpenCV中的RNG类生成随机数：

import cv2 as cv

# 创建一个RNG对象
rng = cv.RNG()

# 生成一个随机整数
random_int = rng.uniform(0, 10)
print("Random Integer:", random_int)

# 生成一个随机浮点数
random_float = rng.uniform(0.0, 1.0)
print("Random Float:", random_float)

# 生成一个随机数组
random_array = rng.uniform(0, 255, (3, 3))
print("Random Array:")
print(random_array)

在上面的示例中，我们首先创建了一个RNG对象。然后，我们使用`uniform()`方法生成随机整数和浮点数。最后，我们使用`uniform()`方法生成了一个3x3大小的随机数组。

请注意，RNG类生成的随机数是伪随机数，其结果在每次运行程序时都是相同的，除非您在创建RNG对象时使用不同的种子。

解释以下代码： # Set random seed RNG_SEED = 114514 random.seed(RNG_SEED) np.random.seed(RNG_SEED) torch.manual_seed(RNG_SEED) torch.cuda.manual_seed(RNG_SEED) cudnn.deterministic = True cudnn.benchmark = False

这段代码的作用是设置随机种子，以确保模型的训练过程是可重复的，即每次运行相同的代码得到的结果都是一样的。

具体来说，这段代码做了以下几件事情：

1. 设置随机种子为 114514，这个数字可以是任意整数。
2. 使用 Python 自带的 random 模块设置随机种子。
3. 使用 NumPy 模块设置随机种子。
4. 使用 PyTorch 模块设置随机种子。
5. 使用 PyTorch 模块设置 CUDA 设备的随机种子。
6. 设置 cuDNN 的随机数生成器为确定性模式，以确保每次运行相同的代码得到的结果都是一样的。
7. 禁用 cuDNN 的自动调整策略，以确保每次运行相同的代码得到的结果都是一样的。

总之，这段代码的作用是为了保证模型的训练结果是可重复的，方便进行调试和复现。