企业做网站需要的资料,上海模板网站套餐,沈阳微信网站制作,网站没有备案 合法吗Random seed#xff08;随机种子#xff09; 是在生成随机数时使用的起始点。它用于控制随机数生成器产生随机数的序列。设置了随机种子后#xff0c;每次生成的随机数序列将是确定性的#xff0c;这意味着可以在不同的运行中获得相同的随机数序列#xff0c;从而使实验可…Random seed随机种子 是在生成随机数时使用的起始点。它用于控制随机数生成器产生随机数的序列。设置了随机种子后每次生成的随机数序列将是确定性的这意味着可以在不同的运行中获得相同的随机数序列从而使实验可复现。
在机器学习中确保实验的可复现性是至关重要的因为它允许其他人重现你的结果并验证你的研究成果。如果不设置随机种子每次运行程序时生成的随机数都会发生改变这将导致结果的不可复现性。
在Python中随机种子是通过random.seed()函数设置的而在PyTorch中可以通过设置torch.manual_seed()来实现在TensorFlow中使用tf.random.set_seed()设置
下面是两种场景下设置随机种子的示例
场景1在普通Python环境中
import random# 设置随机种子
random.seed(123)# 生成随机数
for _ in range(5):print(random.random())在这个例子中我们设置了随机种子为 123然后生成了 5 个随机数。如果你再次运行上面的代码你会发现每次生成的随机数序列都是相同的。
场景2在使用PyTorch训练时
在 PyTorch 中可以使用 torch.manual_seed() 来设置随机种子。下面是一个具体的使用案例
import torch# 设置随机种子
torch.manual_seed(123)# 创建一个随机数张量
random_tensor_1 torch.rand(3, 3)
print(第一次随机数生成结果:)
print(random_tensor_1)# 再次随机生成第二次结果和第一次是一样的
random_tensor_2 torch.rand(3, 3)
random_tensor_2# 重新设置不的随机种子
torch.manual_seed(456)# 再次创建一个随机数张量因为设置了不同的随机数种子这次生成的结果不和之前两次不同
random_tensor_3 torch.rand(3, 3)
print(\n第三次随机数生成结果:)
print(random_tensor_3)其他设置代码汇总
import torch
import random
import tensorflow as tf
import numpy as np# 设置随机种子
seed 42np.random.seed(seed)# 设置 NumPy 中的随机种子
random.seed(seed) #设置 Python 标准库中的随机种子以确保其他 Python 函数中使用的随机数也是可复现的。tf.random.set_seed(seed) #设置 TensorFlow 中的随机种子torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed(seed) #设置 PyTorch 在 CUDA 环境下的随机种子以确保 CUDA 计算的结果是可复现的。
torch.cuda.manual_seed_all(seed) # 如果使用多个GPU此命令将确保所有的 GPU 使用相同的随机种子。
torch.backends.cudnn.deterministic True # 确保在使用 cuDNN 加速时结果可复现但可能会降低性能。
torch.backends.cudnn.benchmark False #禁用 cuDNN 的自动寻找最适合当前配置的高效算法的功能以确保结果的一致性。
