tf.set_random_seed(seed) 可使得所有會話中op產生的隨機序列是相等可重復的。 例如: tf.set_random_seed(1234) a = tf.random_uniform([1]) b = tf.random ...
random seed操作其實分為兩種:graph level 圖級 和op level 操作級 ,隨機數生成種子是在數據流圖資源上運作的,接下來讓我具體介紹它們。 第一種情況:要在Session中生成不同的序列,請既不設置圖級別也不設置op級別種子: a tf.random uniform b tf.random normal print Session with tf.Session as s ...
2019-09-16 21:51 0 740 推薦指數:
tf.set_random_seed(seed) 可使得所有會話中op產生的隨機序列是相等可重復的。 例如: tf.set_random_seed(1234) a = tf.random_uniform([1]) b = tf.random ...
設置圖級隨機seed。 依賴於隨機seed的操作實際上從兩個seed中獲取:圖級和操作級seed。 這將設置圖級別的seed。 其與操作級seed的相互作用如下: 1.如果沒有設置圖形級別和操作seed,則使用隨機seed進行操作。 2.如果設置了圖級seed,但操作seed沒有設置:系統 ...
在科學技術和機器學習等其他算法相關任務中,我們經常需要用到隨機數,為了把握隨機數的生成特性,從隨機數的隨機無序中獲得確定和秩序。我們可以利用隨機數種子(random seed)來實現這一目標,隨機數種子,可以使得引入了隨機數的整個程序,在多次運行中得到確定的,一致的結果。 很多博文談到隨機數種子 ...
Random初始化的時候,可以以一個INT32作為參數,稱為seed,MSDN上的解釋是:“偽隨機數是以相同的概率從一組有限的數字中選取的......隨機數的生成是從種子值開始......” 所有標准庫提供的Random函數其實都是假Random,提供的隨機數也是偽隨機數,真正 ...
總結: 若采用random.random(),每次都按照一定的序列(默認的某一個參數)生成不同的隨機數。 若采用隨機數種子random.seed(100),它將在所設置的種子100范圍內調用random()模塊生成隨機數,如果再次啟動random.seed(100),它則按照之前的序列從頭開始 ...
我們都知道使用Random可以生成隨機數,默認的無參的構造函數New Random()。使用與時間相關的默認種子值,初始化 System.Random 類的新實例。 這種方式生成隨機數時重復的概率很大。可以傳入一個種子,用來計算偽隨機數序列起始值的數字 ...
____tz_zs tf.random_normal 從正態分布中輸出隨機值。 . [python] view plain copy <span style="font-size ...
一.生成隨機浮點數或者小數 1、生成0-1的之間的浮點數 2、生成0-1之間的浮點數,2位精度 3、生成1-100之間的浮點數 二.生成整數,奇數,偶數 1、生成1-100之間的整數 2、生成1-100之間的整數,加% 3、生成1-100之間的奇數 4、生成 ...