Random seed

Python中的随机数种子可以用来控制随机数生成的过程，从而使得随机数生成的结果可以被重复。在Python中，可以通过以下方式设置随机数种子：

import random

random.seed(123)  # 将随机数种子设置为123

这样设置之后，每次运行程序生成的随机数序列都会相同。如果不设置随机数种子，则每次程序运行生成的随机数序列都是不同的。

相关问题

random seed

一个随机数种子（random seed）是在生成伪随机数序列时使用的起始点。在计算机程序中，使用随机数种子可以使得伪随机数序列变得可预测，因为如果使用相同的种子，程序每次生成的随机数序列都是相同的。这在测试和调试程序时非常有用。随机数种子通常是一个整数，可以手动设置，也可以使用系统时钟等随机因素自动生成。

if __name__ == '__main__': #初始化环境 ENV_NAME = 'Pendulum-v1' # environment name RANDOMSEED = 1 # random seed env = gym.make(ENV_NAME) env = env.unwrapped # reproducible，设置随机种子，为了能够重现 env.seed(RANDOMSEED) np.random.seed(RANDOMSEED) tf.random.set_seed(RANDOMSEED) if __name__ == '__main__': #初始化环境 ENV_NAME = 'Pendulum-v1' # environment name RANDOMSEED = 1 # random seed env = gym.make(ENV_NAME) env = env.unwrapped # reproducible，设置随机种子，为了能够重现 env.seed(RANDOMSEED) np.random.seed(RANDOMSEED) tf.random.set_seed(RANDOMSEED) if __name__ == '__main__': #初始化环境 ENV_NAME = 'Pendulum-v1' # environment name RANDOMSEED = 1 # random seed env = gym.make(ENV_NAME) env = env.unwrapped # reproducible，设置随机种子，为了能够重现 env.seed(RANDOMSEED) np.random.seed(RANDOMSEED) tf.random.set_seed(RANDOMSEED)

根据你提供的代码，问题可能出现在`g.make(ENV_NAME)`这一行。`Pulum-v1`环境是用于实现立摆任务的，但是根据错误信息`PendulumEnv`对象没有`seed`属性这可能是因为你导入的gym`模块中的版本不同。

请尝试使用代码导入`gym模块，并重新运行程序：

import gym
from gym.envs.classic_control import PendulumEnv

# 初始化环境
ENV_NAME = 'Pendulum-v1'    # environment name
RANDOMSEED = 1              # random seed
env = PendulumEnv()
env.seed(RANDOMSEED)
np.random.seed(RANDOMSEED)
tf.random.set_seed(RANDOMSEED)

这样应该能够解决`PendulumEnv`对象没有`seed`属性的问题。如果还有其他问题，请提供完整的错误信息和相关代码。