np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed)
时间: 2024-06-05 19:11:41 浏览: 9
这两行代码都是用来设置随机数种子的,以保证每次运行程序时生成的随机数是相同的。这在调试代码和复现实验结果时非常有用。其中,`np.random.seed()`是用来设置NumPy库中随机数生成器的种子,而`torch.manual_seed()`是用来设置PyTorch库中随机数生成器的种子。这两个库都用到了随机数生成器,所以我们需要同时设置它们的种子以保证结果的可重复性。
相关问题
random.seed(cmd_args.seed) np.random.seed(cmd_args.seed) torch.manual_seed(cmd_args.seed)
这段代码是用于设置随机数种子(random seed)以确保实验的可重复性。在机器学习中,随机性经常用于初始化模型参数、数据划分、样本采样等场景。设置随机数种子可以使得每次运行实验时生成的随机数序列相同,保证结果的可复现性。
在这段代码中,`cmd_args.seed`是一个参数,用于指定随机数种子的值。通过调用`random.seed()`、`np.random.seed()`和`torch.manual_seed()`函数,分别设置了Python的内置随机数生成器、NumPy库和PyTorch库的随机数种子。
这样做的好处是,在相同的随机数种子下,每次运行实验时生成的随机数序列都是一样的,从而可以确保实验的可重复性。这在调试算法、进行对比实验以及结果验证时非常有用。
random.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed)
这段代码是用来做什么的?
这段代码是用来设置随机数种子的。通过设置相同的随机数种子,可以在每次运行时生成相同的随机数序列,这在深度学习任务中非常重要,可以确保模型的可复现性。其中random.seed()是设置Python自带的随机数种子,np.random.seed()是设置NumPy的随机数种子,torch.manual_seed()是设置PyTorch的随机数种子。