python 设置固定种子

在 Python 中，可以使用 random 模块来生成随机数，并且可以通过设置随机数种子来固定随机数的生成。为了设置随机数种子，可以使用 random.seed() 方法。

例如，以下代码设置随机数种子为 42：

import random

random.seed(42)

# 生成随机数
print(random.random())

此时，每次运行该代码，生成的随机数都将是相同的。注意，只有在程序运行时第一次调用 random.seed() 方法时才会生效，因此最好在程序开头设置随机数种子。

相关问题

如何对sklearn,np,random,torch,python设置固定种子

在机器学习中，设置随机种子是为了保证每次实验的结果能够复现，这对于验证模型的性能至关重要。以下是使用sklearn、NumPy (np)、random、PyTorch (torch)以及Python本身的简单方法：

1. **NumPy (np)**:

import numpy as np
np.random.seed(seed=0) # 设置种子

2. **random模块（Python标准库）**:

import random
random.seed(0)

3. **scikit-learn (sklearn)**:

from sklearn.utils import seed
seed(0) # 或者在导入sklearn前设置全局种子

4. **PyTorch (torch)**:

import torch
torch.manual_seed(0)
torch.backends.cudnn.deterministic = True # 对GPU加速有影响，可能降低效率

5. **对于整个Python环境**，你可以选择在系统级别设置种子，但这不是所有库都支持的。一种常见做法是在Python解释器启动时传递`PYTHONHASHSEED`环境变量：
- 使用命令行：`PYTHONHASHSEED=0 python your_script.py`
- 设置环境变量：`export PYTHONHASHSEED=0`

以上操作完成后，所有基于这些库生成的随机数都将保持一致。记住，尽管设置了种子，一些库的某些随机过程（如CUDNN在GPU上）可能不会完全按照预期复现。

python固定随机数种子

在Python中，可以使用random.seed()函数来固定随机数种子。通过设置相同的种子，确保每次运行程序时生成的随机数是一样的。例如，你可以使用以下代码来固定随机数种子：

import random

random.seed(1)
print(random.randrange(10))

上述代码将种子设置为1，并使用randrange()函数生成一个0到9之间的随机数。无论你运行多少次这段代码，输出的随机数都是相同的。

固定随机数种子的作用是在需要生成随机数据的实验中，确保每次实验生成的随机数是固定的。这有助于实验结果的比较和改进。因此，通过设置固定的随机数种子，可以保证每次运行同一份代码时生成的随机数是相同的。