random.seed(17) np.random.seed(17)的区别

`random.seed(17)` 和 `np.random.seed(17)` 都是用于生成随机数的种子。

`random.seed(17)` 是 Python 自带的 `random` 模块，用于生成伪随机数。当使用相同的种子时，生成的随机数序列是相同的。它可以用于多种应用，例如密码学、游戏和模拟。

`np.random.seed(17)` 是 NumPy 中的随机数生成器，它也可以用于生成随机数。当使用相同的种子时，生成的随机数序列也是相同的。NumPy 中的随机数生成器可以用于各种科学计算的应用，例如模拟、优化和数据分析。

总的来说，它们的作用是相同的，但是 `np.random.seed(17)` 生成的随机数可以直接用于 NumPy 数组的生成和处理。

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。

# 设置随机种子 if args.seed: torch.manual_seed(args.seed) torch.cuda.manual_seed_all(args.seed) np.random.seed(args.seed) random.seed(args.seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True

这段代码是用来设置随机种子的，主要目的是为了保证每次运行时的随机结果都是一致的，这样可以方便调试和复现实验结果。具体来说，它设置了PyTorch、NumPy和Python的随机种子，以及使用CUDA时的随机性。此外，还设置了`torch.backends.cudnn.deterministic`为True，这可以确保使用CUDA时的结果也是确定的。