random.seed(args.seed)

`random.seed(args.seed)` 是Python标准库random模块中的一条语句，它的作用是用来初始化随机数生成器的种子。当设置了一个种子（seed），随机数生成器将按照相同的序列生成伪随机数。这里的`args.seed`通常是程序从用户输入、环境变量或者其他可变源获取到的一个整数值。

如果`args.seed`被设置，那么每次运行程序并传递相同的种子时，程序产生的随机数序列将是确定的，这对于需要复现结果或者进行调试非常有用。相反，如果不指定种子，或者种子每次都不同，那么每次运行程序都会得到不同的随机数序列。

举个例子，在实验设计中，你可能会先固定一个随机种子以保证实验数据的可复制性：

import argparse
import random

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--seed', type=int, default=42)
args = parser.parse_args()

random.seed(args.seed)

# 现在所有的随机操作都将基于这个固定的种子
print(random.randint(0, 9)) # 输出的结果将会是一样的

相关问题

paddle.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) random.seed(args.seed) 什么意思

这三行代码都是用来设置随机数种子(seed)的，是为了使得每次程序运行时生成的随机数是相同的。这样可以方便调试和比较不同算法之间的差异。具体解释如下：

- `paddle.seed(args.seed)`：设置PaddlePaddle框架的随机数种子，使得每次使用PaddlePaddle框架生成的随机数都是相同的。
- `np.random.seed(args.seed)`：设置NumPy库的随机数种子，使得每次使用NumPy库生成的随机数都是相同的。
- `random.seed(args.seed)`：设置Python内置的随机数生成器的种子，使得每次使用Python内置的随机数生成器生成的随机数都是相同的。

需要注意的是，由于不同的随机数生成器实现方式不同，所以不同的随机数生成器可能需要使用不同的种子设置方式。在使用时需要根据具体的库和函数文档进行设置。

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。