np.random.seed(args.seed)

时间: 2023-04-28 13:03:53 浏览: 272
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np.random.seed() 的使用详解

np.random.seed(args.seed)的意思是设置随机数生成器的种子，以确保每次运行程序时生成的随机数序列是相同的。这对于需要重复实验或需要可重复性的任务非常有用。np是numpy库的缩写，random是其中的随机数生成模块。args.seed是一个参数，用于指定种子值。
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args.pyargs.py

args.pyargs.pyarargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs.pyargs....

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

- 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...

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。...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。

random.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed) if args.cuda: torch.cuda.manual_seed(args.seed)

它首先使用args.seed来设置Python中的random模块和NumPy模块的随机数生成器的种子，然后使用args.seed来设置PyTorch中的随机数生成器的种子。 最后，如果args.cuda为True，则使用args.seed来设置PyTorch中的CUDA...

# 设置随机种子 if args.seed: torch.manual_seed(args.seed) torch.cuda.manual_seed_all(args.seed) np.random.seed(args.seed) random.seed(args.seed) torch.backends.cudnn.deterministic = True

这段代码是用来设置随机种子的，主要目的是为了保证每次运行时的随机结果都是一致的，这样可以方便调试和复现实验结果。具体来说，它设置了PyTorch、NumPy和Python的随机种子，以及使用CUDA时的随机性。...

np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed)

其中，np.random.seed()是用来设置NumPy库中随机数生成器的种子，而torch.manual_seed()是用来设置PyTorch库中随机数生成器的种子。这两个库都用到了随机数生成器，所以我们需要同时设置它们的种子以保证结果的...

random.seed(cmd_args.seed) np.random.seed(cmd_args.seed) torch.manual_seed(cmd_args.seed)

通过调用random.seed()、np.random.seed()和torch.manual_seed()函数，分别设置了Python的内置随机数生成器、NumPy库和PyTorch库的随机数种子。 这样做的好处是，在相同的随机数种子下，每次运行实验时生成的...

def main(): args = parser.parse_args() if args.seed is not None: random.seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) torch.manual_seed(args.seed) cudnn.deterministic = True main_worker(args)

这是一段 Python 代码，它定义...如果参数 "args.seed" 不为空，则通过设置相关随机数生成器（random、numpy.random 和 torch）的种子来确保生成的随机数不受外部因素的影响。最后，它调用 "main_worker(args)" 函数。

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...

writer = SummaryWriter("runs/"+args.info) #写数据的 envs = MultiPro.SubprocVecEnv([lambda: gym.make(args.env) for i in range(args.worker)]) ##这里要改 eval_env = gym.make(args.env) envs.seed(seed) eval_env.seed(seed+1) torch.manual_seed(seed) np.random.seed(seed)

这段代码看起来像是一个强化学习的代码段。首先，它使用了 PyTorch ...最后，代码使用了 torch.manual_seed(seed) 和 np.random.seed(seed) 来设置 PyTorch 和 NumPy 的随机种子，从而保证每次运行的结果是一致的。

train_sampler.set_epoch(np.random.randint(args.max_iters))

This line of code sets the random seed for the data loader to a random integer between 0 and the maximum number of iterations specified by the user. This is useful for shuffling the training data at ...

优化这代码train_aucs=[] test_aucs=[]#train_aucs和test_aucs用来存储每次训练和测试的AUC值，AUC是一种常用的二分类模型性能评估指标 train_scores=[] test_scores=[]#train_scores和test_scores则是用来存储每次训练和测试的得分 loopn=5 #number of repetition while splitting train/test dataset with different random state. np.random.seed(10)#设置随机数生成器的种子，确保每次运行时生成的随机数一致。 random_states=np.random.choice(range(101), loopn, replace=False)#np.random.choice()用于从给定的范围内选择指定数量的随机数，range设置范围，loopn表示选择的随机数的数量，replace=False表示选择的随机数不可重复 scoring='f1'#设置性能指标 pca_comp=[]#设置空列表，储主成分分析（PCA）的组件 for i in range(loopn): train_X,test_X, train_y, test_y ,indices_train,indices_test= train_test_split(train, #通过train_test_split函数将数据集划分为训练集(train_X, train_y)和测试集(test_X, test_y)，indices_train和indices_test返回索引 target,indices, test_size = 0.3,#数据集的70%，测试集占30% stratify=target, random_state=random_states[i]#随机状态(random_states[i])添加到random_states列表中 )

np.random.seed(random_seed) kf = StratifiedKFold(n_splits=loopn, random_state=random_seed, shuffle=True) def train_test_model(train_X, test_X, train_y, test_y): # 模型训练和测试的代码 # ... for ...

def train(cfg, args): # clear up residual cache from previous runs if torch.cuda.is_available(): torch.cuda.empty_cache() # main training / eval actions here # fix the seed for reproducibility if cfg.SEED is not None: torch.manual_seed(cfg.SEED) np.random.seed(cfg.SEED) random.seed(0) # setup training env including loggers logging_train_setup(args, cfg) logger = logging.get_logger("visual_prompt") train_loader, val_loader, test_loader = get_loaders(cfg, logger) logger.info("Constructing models...") model, cur_device = build_model(cfg) logger.info("Setting up Evalutator...") evaluator = Evaluator() logger.info("Setting up Trainer...") trainer = Trainer(cfg, model, evaluator, cur_device) if train_loader: trainer.train_classifier(train_loader, val_loader, test_loader) else: print("No train loader presented. Exit") if cfg.SOLVER.TOTAL_EPOCH == 0: trainer.eval_classifier(test_loader, "test", 0)

这是一个训练模型的函数，其参数包括一个配置文件和一些参数。在该函数中，首先清除了之前运行留下的缓存，然后设置了随机种子以保证可重复性，接着获取了训练、验证和测试数据集的加载器，构建了模型，设置了评估器...

请解释下面这段代码 max_images_num = data_reader.max_images_num() shuffle = True if args.run_ce: np.random.seed(10) fluid.default_startup_program().random_seed = 90 max_images_num = 1 shuffle = False data_shape = [-1] + data_reader.image_shape() input_A = fluid.layers.data( name='input_A', shape=data_shape, dtype='float32') input_B = fluid.layers.data( name='input_B', shape=data_shape, dtype='float32') fake_pool_A = fluid.layers.data( name='fake_pool_A', shape=data_shape, dtype='float32') fake_pool_B = fluid.layers.data( name='fake_pool_B', shape=data_shape, dtype='float32') g_A_trainer = GATrainer(input_A, input_B) g_B_trainer = GBTrainer(input_A, input_B) d_A_trainer = DATrainer(input_A, fake_pool_A) d_B_trainer = DBTrainer(input_B, fake_pool_B)

- shuffle = True if args.run_ce: np.random.seed(10) fluid.default_startup_program().random_seed = 90 max_images_num = 1 shuffle = False：如果是运行CE（Continuous Evaluation），则将随机种子设置为10，...

if __name__ == "__main__": args = parse_args() print("A list all args: \n======================") pprint(vars(args)) print() #设置 CPU 生成随机数的种子 ，方便下次复现实验结果。 torch.manual_seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) #路径拼接文件路径，可以传入多个路径 PATH = os.path.join("resources", args.data) EMBEDDING_PATH = "resources/" static_feat = ["sex", "age", "pur_power"] dynamic_feat = ["category", "shop", "brand"] device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") n_epochs = args.n_epochs batch_size = args.batch_size lr = args.lr item_embed_size = args.embed_size feat_embed_size = args.embed_size hidden_size = (256, 128) #CosineEmbeddingLoss余弦相似度损失函数，用于判断输入的两个向量是否相似 #BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步,计算交叉损失熵 criterion = ( nn.CosineEmbeddingLoss() if args.loss == "cosine" else nn.BCEWithLogitsLoss() ) #lower将字符串中的所有大写字母转换为小写字母 criterion_type = ( "cosine" if "cosine" in criterion.__class__.__name__.lower() else "bce" ) neg_label = -1. if criterion_type == "cosine" else 0. neg_item = args.neg_item columns = ["user", "item", "label", "time", "sex", "age", "pur_power", "category", "shop", "brand"] ( n_users, n_items, train_user_consumed, eval_user_consumed, train_data, eval_data, user_map, item_map, feat_map#feature是特征比如数据集里 age, brand 之类的 ) = process_feat_data( PATH, columns, test_size=0.2, time_col="time", static_feat=static_feat, dynamic_feat=dynamic_feat ) print(f"n_users: {n_users}, n_items: {n_items}, " f"train_shape: {train_data.shape}, eval_shape: {eval_data.shape}") train_user, train_item, train_label = sample_items_random( train_data, n_items, train_user_consumed, neg_label, neg_item ) eval_user, eval_item, eval_label = sample_items_random( eval_d

这个代码段的作用是： 1. 检查当前运行的代码...2. 如果是主程序，则调用 parse_args() 函数解析命令行参数，并将结果保存在 args 变量中； 3. 打印所有解析后的参数列表，并用 pprint() 函数以易于阅读的格式输出。

# coding=utf-8 import cv2 import numpy as np import random import os from argparse import ArgumentParser ALPHA = 5 def build_parser(): parser = ArgumentParser() parser.add_argument('--original', dest='ori', required=True) parser.add_argument('--image', dest='img', required=True) parser.add_argument('--result', dest='res', required=True) parser.add_argument('--alpha', dest='alpha', default=ALPHA) return parser def main(): parser = build_parser() options = parser.parse_args() ori = options.ori img = options.img res = options.res alpha = options.alpha if not os.path.isfile(ori): parser.error("original image %s does not exist." % ori) if not os.path.isfile(img): parser.error("image %s does not exist." % img) decode(ori,img,res,alpha) def decode(ori_path, img_path, res_path, alpha): ori = cv2.imread(ori_path) img = cv2.imread(img_path) ori_f = np.fft.fft2(ori) img_f = np.fft.fft2(img) height, width = ori.shape[0], ori.shape[1] watermark = (ori_f - img_f) / alpha watermark = np.real(watermark) res = np.zeros(watermark.shape) random.seed(height + width) x = range(height/2) y = range(width) random.shuffle(x) random.shuffle(y) for i in range(height/2): for j in range(width): res[x[i]][y[j]] = watermark[i][j] cv2.imwrite(res_path,res,[int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100]) if __name__ == '__main__': main()

这段代码是一个 Python 脚本，用于实现 CTF 相关的盲水印技术。它使用 OpenCV 库和 NumPy 库来处理图像和数据，可以将一个原始图像和一个待盲水印的图像作为输入，输出一个包含水印信息的图像。...
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