np.random.seed()的用法

`np.random.seed()`是NumPy中的一个函数，它用于设置随机数的种子。当我们指定一个种子后，每次生成的随机数序列都是相同的。这在测试和验证模型时非常有用。

下面是`np.random.seed()`的用法：

import numpy as np

# 设置随机数种子为1
np.random.seed(1)

# 生成随机数组
arr1 = np.random.rand(3)
print(arr1)

# 再次生成相同的随机数组
np.random.seed(1)
arr2 = np.random.rand(3)
print(arr2)

输出结果：

[4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04]
[4.17022005e-01 7.20324493e-01 1.14374817e-04]

可以看到，两次生成的随机数组是完全相同的。这就是`np.random.seed()`的作用。

相关问题

np.random.seed的用法

np.random.seed是NumPy库中的一个函数，用于设置随机数生成器的种子。种子是一个整数，它确定了随机数生成器的初始状态，从而使得每次生成的随机数序列是可重复的。

使用np.random.seed函数可以在每次运行程序时生成相同的随机数序列，这对于调试和复现实验结果非常有用。通过设置相同的种子，可以确保在不同的计算环境中生成相同的随机数序列。

使用方法如下：

import numpy as np

np.random.seed(seed_value)

其中，seed_value是一个整数，可以是任意值。

注意：在同一个程序中多次调用np.random.seed函数会重置随机数生成器的状态，从而生成不同的随机数序列。

seed=2 torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.backends.cudnn.benchmark=False torch.backends.cudnn.deterministic=True os.environ["H5PY_DEFAULT_READONLY"] = "1"

这段代码展示了在PyTorch中设置随机数种子以及其他一些相关设置的方法。让我逐行解释一下：

seed = 2
torch.manual_seed(seed)

这两行代码将PyTorch的随机数种子设置为2，确保在使用PyTorch时生成的随机数可重复。

torch.cuda.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed_all(seed)

这两行代码将CUDA的随机数种子设置为2，确保在使用CUDA时生成的随机数可重复。`manual_seed_all`函数将种子应用于所有可用的GPU。

np.random.seed(seed)
random.seed(seed)

这两行代码将NumPy和Python内置的随机数生成器的种子设置为2，确保在使用它们生成的随机数也可重复。

torch.backends.cudnn.benchmark = False
torch.backends.cudnn.deterministic = True

这两行代码设置了PyTorch的CUDA加速库（cuDNN）的行为。`benchmark`被设置为`False`，以确保每次运行时的计算图优化策略保持一致。`deterministic`被设置为`True`，以确保每次运行时的计算结果都是确定性的。

os.environ["H5PY_DEFAULT_READONLY"] = "1"

这一行代码设置了环境变量，将HDF5库（用于处理HDF5格式数据）默认以只读模式打开。

这些设置可以帮助确保在相同的随机数种子下，每次运行时生成的随机数序列和计算结果都是一致的，提供了更可重复和可控的实验环境。