np.random.seed(seed=6)

`np.random.seed(seed=6)`是一个设置随机数生成器种子的函数。在使用随机数生成器生成随机数时，如果设置了相同的种子，那么每次生成的随机数序列都是相同的。这在需要重复实验的时候非常有用。seed函数的参数是一个整数，可以是任意整数，通常使用当前时间作为种子。例如，如果我们想要生成一个长度为4的随机数序列，并且希望每次生成的序列都相同，可以使用以下代码：

import numpy as np

np.random.seed(seed=6)
print(np.random.rand(4)) # 输出：[0.89286015 0.33197981 0.82122912 0.04169663]

np.random.seed(seed=6)
print(np.random.rand(4)) # 输出：[0.89286015 0.33197981 0.82122912 0.04169663]

可以看到，两次生成的随机数序列是相同的。

相关问题

seed=3 np.random.seed(seed) np.random.shuffle(x_train) np.random.seed(seed) np.random.shuffle(y_train) tf.random.set_seed(seed)是什么意思

这段代码的作用是设置随机数种子，以确保在随机操作中得到可重复的结果。具体来说，这段代码：

1. 设置随机数种子为3，即后续的随机操作都将基于这个种子进行。

2. 使用该种子对训练数据集x_train和标签y_train进行随机打乱操作，以充分利用数据集来训练模型。

3. 设置TensorFlow的随机种子为3，以确保后续的随机操作也将基于该种子进行。

这样做的好处是，每次运行代码时得到的随机结果都是相同的，从而可以确保模型的可重复性，同时也可以方便进行调试和比较不同模型的结果。

SEED = 1234 random.seed(SEED) np.random.seed(SEED) torch.manual_seed(SEED) torch.cuda.manual_seed(SEED) torch.backends.cudnn.deterministic = True啥意思

这段代码是为了设置随机种子（seed），以保证程序的可重复性。在机器学习和深度学习中，随机数的使用非常普遍，比如在数据集的划分、模型参数的初始化等过程中都会用到随机数。但是每次运行程序时，随机数都是随机生成的，这样会导致每次的结果都不一样，不利于程序的调试和结果的复现。因此，设置随机种子可以使每次运行程序时生成的随机数都相同，从而保证程序的可重复性。其中，random.seed()、np.random.seed()、torch.manual_seed()、torch.cuda.manual_seed() 分别设置了 Python 内置随机数生成器、numpy 随机数生成器、PyTorch 的 CPU 随机数生成器、PyTorch 的 GPU 随机数生成器的随机种子。torch.backends.cudnn.deterministic = True 是为了保证 CUDA 卷积运算的可重复性。