np.random.seed(seed)

This is a function call in the NumPy library that sets the seed value for the random number generator. By setting the seed value, the same sequence of random numbers can be generated every time the code is run, which is useful for testing and debugging purposes. The "seed" parameter is an integer value that is used to initialize the random number generator.

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。

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。