np.random.seed()
首先显示一段代码： import numpy as npnum = 0while(num<5):np.random.seed(1)print(np.random.random())num += 1 print('-------------------------')num1 ...
原文：np.random.seed(0)的作用：作用：使得随机数据可预测。
gt gt gt gt numpy.random.seed numpy.random.rand array . , . , . , . gt gt gt numpy.random.seed numpy.random.rand array . , . , . , . 当我们设置相同的seed，每次生成的随机数相同。如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数 gt gt gt numpy.rand ...
2017-03-05 22:46 0 11150 推荐指数：
相关推荐
怎么理解np.random.seed()?
在使用numpy时，难免会用到随机数生成器。我一直对np.random.seed()，随机数种子搞不懂。很多博客也就粗略的说，利用随机数种子，每次生成的随机数相同。 我有两个疑惑：1, 利用随机数种子，每次生成的随机数相同。这是什么意思? 2,随机数种子的参数怎么选择 ...
python(np.random.seed())
(num<5):np.random.seed(1)print(np.random.random())num ...
numpy：np.random.seed()
np.random.seed()函数可以保证生成的随机数具有可预测性。 可以使多次生成的随机数相同 1.如果使用相同的seed( )值，则每次生成的随即数都相同； 2.如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同。 在机器学习和深度学习中，如果要保证 ...
python指定概率随机取值 理解np.random.seed()
python指定概率随机取值参考如下： 下面是利用 np.random.choice()指定概率取样的例子： 这意味着你可以以下面的概率分布取到index所对应的数值:P(index=0)=0.1,P(index=1)=0.0,P(index=2)=0.7,P(index ...
Pytorch中的随机性问题：np.random.seed()、np.random.RandomState()、cudnn.benchmark和cudnn.deterministic
。 1,np.random.seed() 设置seed()里的数字就相当于设置了一个盛有随机数的“聚宝盆”，一个数字 ...
numpy中np.random.seed()的详细用法
在进行机器学习和深度学习中，我们会经常用到np.random.seed()，利用随机数种子，使得每次生成的随机数相同。 numpy.randn.randn(d0，d1，...，dn) randn函数根据给定维度生成大概率在（-2.58~+2.58）之间的数据 randn函数返回 ...