首页fix_seed = 2021 random.seed(fix_seed) torch.manual_seed(fix_seed) np.random.seed(fix_seed)是什么意思

fix_seed = 2021 random.seed(fix_seed) torch.manual_seed(fix_seed) np.random.seed(fix_seed)是什么意思

时间: 2024-06-02 10:14:01 浏览: 147

seed-random:生成带有种子的随机数，可用于可重现的测试

种子随机生成带有种子的随机数，可用于可重现的测试安装 $ npm install seed-random 原料药 var assert = require ( 'assert' ) ; var seed = require ( '../' ) ; var trueRandomA = seed ( ) ; var trueRandomB = seed ( ) ; assert ( trueRandomA ( ) != trueRandomB ( ) ) ; var fakeRandomA = seed ( 'foo' ) ; var fakeRandomB = seed ( 'foo' ) ; assert ( fakeRandomA ( ) == fakeRandomB ( ) ) ; var fakeRandomC = seed ( 'foo' , { entropy : tru

这些代码是为了设置伪随机数发生器的种子，以确保每次运行程序时生成的随机数是相同的。在机器学习和深度学习中，这很有用，因为我们通常需要在多次运行实验时比较不同模型的性能，而随机性可能会影响实验结果。因此，通过设置种子，我们可以控制随机性，使实验结果具有可重复性。其中，fix_seed是一个自定义的整数种子值。

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fix-random:为给定的字符串生成固定随机数

修复随机数生成器它为固定输入字符串生成固定随机数。将根据固定字符串生成的随机数。用法导入脚本在文件的 head 部分导入脚本 [removed][removed] 方法调用 fixRandom(fixString, numberOfRandomNumber); fixString - 基于将生成随机数的固定字符串 numberOfRandomNumber - 要生成的随机数，不超过 32 该方法返回给定字符串的随机数修复数组，即如果输入相同的字符串，则生成相同的随机数。依赖感谢 dchest 的

np.random.seed() 的使用详解

在学习人工智能时，大量的使用了np.random.seed()，利用随机数种子，使得每次生成的随机数相同。我们带着2个问题来进行下列实验 np.random.seed()是否一直有效 np.random.seed(Argument)的参数作用? 例子1 import numpy as np if __name__ == '__main__': i = 0 while (i < 6): if (i < 3): np.random.seed(0) print(np.random.randn(1, 5)) else: print(np.random.ran

fix_seed = 2021 random.seed(fix_seed) torch.manual_seed(fix_seed) np.random.seed(fix_seed)

接下来，通过调用torch.manual_seed(fix_seed)来设置torch库的随机种子，确保在使用PyTorch进行深度学习任务时生成的随机数是可重复的。这对于调试和结果复现非常有用。最后，通过调用np.random.seed(fix_seed)...

def fix_random_seed_as(seed): random.seed(seed) torch.random.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmark = False

2. 使用 torch.random.manual_seed(seed) 设置 PyTorch 的随机数生成器的种子。这将确保在使用 PyTorch 进行随机操作时得到可重复的结果。 3. 使用 torch.cuda.manual_seed_all(seed) 设置所有可用的 CUDA 设备...

seed = 1 random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) np.random.seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed)

The torch.manual_seed(seed) function call sets the seed for the PyTorch library. PyTorch is a popular deep learning library. The np.random.seed(seed) function call sets the seed for the NumPy ...

seed = 1234 np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed)

These lines of code set the random seed for three different libraries: numpy, PyTorch (CPU), and PyTorch (GPU). Setting the random seed ensures that the sequence of random numbers generated by these ...

解释一下def setup_seed(seed): # seed=42 torch.manual_seed(seed) if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.benchmard = False torch.random.manual_seed(seed)

接下来，通过random.seed(seed)、np.random.seed(seed)和torch.random.manual_seed(seed)分别设置Python标准库中random模块、NumPy库和PyTorch中的随机模块的随机种子。最后，通过设置torch.backends.cudnn....

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

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...

用中文回答seed = 1234 np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed)

torch.manual_seed(seed) 是设置pytorch的CPU随机数种子；torch.cuda.manual_seed(seed) 是设置pytorch的单个GPU随机数种子；torch.cuda.manual_seed_all(seed) 是设置pytorch的所有GPU随机数种子。

seed=2 torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.backends.cudnn.benchmark=False torch.backends.cudnn.deterministic=True os.environ["H5PY_DEFAULT_READONLY"] = "1"

2. 设置CUDA随机种子：torch.cuda.manual_seed(seed)和torch.cuda.manual_seed_all(seed)，用于在使用CUDA时生成随机数。 3. 设置NumPy的随机种子：np.random.seed(seed)，用于在使用NumPy时生成随机数。 4. ...

def setup_seed(seed): torch.manual_seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed_all(seed) np.random.seed(seed) random.seed(seed) torch.backends.cudnn.benchmark = False torch.backends.cudnn.deterministic = True torch.backends.cudnn.enabled = True

1. 使用 torch.manual_seed(seed) 设置 PyTorch 的随机种子。 2. 使用 os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) 设置 Python 的哈希种子。 3. 使用 torch.cuda.manual_seed(seed) 设置 PyTorch CUDA 的随机...

用中文解释这段代码seed = 1 random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) np.random.seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed)

seed = 1表示设置种子为1，random.seed(seed)表示设置Python自带的随机数生成器的种子为1，torch.manual_seed(seed)表示设置PyTorch的随机数生成器的种子为1，np.random.seed(seed)表示设置NumPy的随机数生成器的...

解释以下代码： # Set random seed RNG_SEED = 114514 random.seed(RNG_SEED) np.random.seed(RNG_SEED) torch.manual_seed(RNG_SEED) torch.cuda.manual_seed(RNG_SEED) cudnn.deterministic = True cudnn.benchmark = False

2. 使用 Python 自带的 random 模块设置随机种子。 3. 使用 NumPy 模块设置随机种子。 4. 使用 PyTorch 模块设置随机种子。 5. 使用 PyTorch 模块设置 CUDA 设备的随机种子。 6. 设置 cuDNN 的随机数生成器为确定性...

解释一下random_seed = 2019 torch.random.manual_seed(random_seed) np.random.seed(random_seed) epochs = 2 lr = 1e-3 resume_epoch = 0

- torch.random.manual_seed(random_seed)：将PyTorch中的随机种子设置为2019，确保PyTorch中的随机数生成器也按照相同的方式生成随机数。 - np.random.seed(random_seed)：将NumPy中的随机种子设置为2019，确保...

解释这段代码if self.args.manual_seed: random.seed(self.args.manual_seed) np.random.seed(self.args.manual_seed) torch.manual_seed(self.args.manual_seed) if self.args.n_gpu > 0: torch.cuda.manual_seed_all(self.args.manual_seed)

这段代码是用来设置随机数种子的。首先，如果输入参数中有手动设置的种子，那么就用这个种子来初始化随机数生成器。接着，如果使用了 GPU，还需要用这个种子来初始化 CUDA 随机数生成器。这样做的目的是为了保证每次...

SEED = args.seed torch.manual_seed(SEED) torch.backends.cudnn.deterministic = False torch.backends.cudnn.benchmark = False np.random.seed(SEED)解释这段代码

首先，SEED是一个随机数种子，通过将其传递给torch.manual_seed和np.random.seed，可以使程序中的随机数生成器保持一致。其次，torch.backends.cudnn.deterministic被设置为False，这意味着启用CUDA加速库（cuDNN...

def seed_torch(seed=2022): np.random.seed(seed) # os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_seed(seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True解释一下

首先，使用np.random.seed(seed)和torch.manual_seed(seed)设置numpy和PyTorch的随机种子，这样每次生成的随机数都将是相同的。然后，使用torch.cuda.manual_seed(seed)设置CUDA随机种子，从而使在GPU上的...

解释代码 if Cuda: if distributed: model_train = model_train.cuda(local_rank) model_train = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model_train, device_ids=[local_rank], find_unused_parameters=True) else: model_train = torch.nn.DataParallel(model) cudnn.benchmark = True model_train = model_train.cuda() with open(train_annotation_path, encoding='utf-8') as f: train_lines = f.readlines() with open(test_annotation_path, encoding='utf-8') as f: val_lines = f.readlines() num_train = len(train_lines) num_val = len(val_lines) np.random.seed(10101) np.random.shuffle(train_lines) np.random.seed(None)

这段代码是用来对模型进行 GPU 加速...接着，使用 np.random.seed 函数设置随机种子，并使用 np.random.shuffle 函数将训练集的所有行打乱，以增加训练的随机性。最后，这段代码返回了读取的训练集和测试集行数。

np.random.seed(1) torch.manual_seed(1) torch.cuda.manual_seed_all(1) torch.backends.cudnn.deterministic = True # 保证每次结果一样 start_time = time.time()

- torch.manual_seed(1) 设置 PyTorch 的随机数种子，确保每次生成的随机数相同。 - torch.cuda.manual_seed_all(1) 设置所有可用的 CUDA 设备的随机数种子，确保每次生成的随机数相同。 - torch.backends....

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