tf.set_random_seed(seed) 可使得所有会话中op产生的随机序列是相等可重复的。 例如: tf.set_random_seed(1234) a = tf.random_uniform([1]) b = tf.random ...
random seed操作其实分为两种:graph level 图级 和op level 操作级 ,随机数生成种子是在数据流图资源上运作的,接下来让我具体介绍它们。 第一种情况:要在Session中生成不同的序列,请既不设置图级别也不设置op级别种子: a tf.random uniform b tf.random normal print Session with tf.Session as s ...
2019-09-16 21:51 0 740 推荐指数:
tf.set_random_seed(seed) 可使得所有会话中op产生的随机序列是相等可重复的。 例如: tf.set_random_seed(1234) a = tf.random_uniform([1]) b = tf.random ...
设置图级随机seed。 依赖于随机seed的操作实际上从两个seed中获取:图级和操作级seed。 这将设置图级别的seed。 其与操作级seed的相互作用如下: 1.如果没有设置图形级别和操作seed,则使用随机seed进行操作。 2.如果设置了图级seed,但操作seed没有设置:系统 ...
在科学技术和机器学习等其他算法相关任务中,我们经常需要用到随机数,为了把握随机数的生成特性,从随机数的随机无序中获得确定和秩序。我们可以利用随机数种子(random seed)来实现这一目标,随机数种子,可以使得引入了随机数的整个程序,在多次运行中得到确定的,一致的结果。 很多博文谈到随机数种子 ...
Random初始化的时候,可以以一个INT32作为参数,称为seed,MSDN上的解释是:“伪随机数是以相同的概率从一组有限的数字中选取的......随机数的生成是从种子值开始......” 所有标准库提供的Random函数其实都是假Random,提供的随机数也是伪随机数,真正 ...
总结: 若采用random.random(),每次都按照一定的序列(默认的某一个参数)生成不同的随机数。 若采用随机数种子random.seed(100),它将在所设置的种子100范围内调用random()模块生成随机数,如果再次启动random.seed(100),它则按照之前的序列从头开始 ...
我们都知道使用Random可以生成随机数,默认的无参的构造函数New Random()。使用与时间相关的默认种子值,初始化 System.Random 类的新实例。 这种方式生成随机数时重复的概率很大。可以传入一个种子,用来计算伪随机数序列起始值的数字 ...
____tz_zs tf.random_normal 从正态分布中输出随机值。 . [python] view plain copy <span style="font-size ...
一.生成随机浮点数或者小数 1、生成0-1的之间的浮点数 2、生成0-1之间的浮点数,2位精度 3、生成1-100之间的浮点数 二.生成整数,奇数,偶数 1、生成1-100之间的整数 2、生成1-100之间的整数,加% 3、生成1-100之间的奇数 4、生成 ...