原文:Pytorch 隨機數種子設置

一般而言,可以按照如下方式固定隨機數種子,以便復現實驗: 即使設置了隨機數種子, 當改寫了幾行代碼 ,即使期望實現功能完全相同,但也可能無法復現原來的結果 原因在於:隨機數是順序生成的,如果中間被額外的步驟多調用了一次隨機數生成器,就會導致最終的結果完全不同。 例如:優化 loss lambda times loss 假定 loss 的計算過程要用到隨機數, 若在 loss 的計算過程中也要調用了 ...

2020-11-25 11:03 0 391 推薦指數:

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pytorch以及tensorflow設置隨機數種子seed

首先設置任意種子: 對於pytorch tensorflow在使用gpu時由於cudnn中分配GPU多線程的隨機問題,復現結果需要NVIDIA官方的一個tensorflow gpu庫,支持tf版本1.14-2.x(參考 https ...

Wed Aug 05 05:06:00 CST 2020 0 2489
tcl中指定隨機數種子

rand() 從區間[0, 1)中均勻采樣的隨機數。 srand(arg) arg必須是整數,用於重置隨機數生成器的種子。返回該種子的第一個隨機數。每個解釋器都有自己的種子。rand()和srand()函數在加密上不安全,不能用於生成一次性密碼或會話密鑰。對於蒙特卡羅模擬的使用 ...

Thu Aug 13 03:31:00 CST 2020 0 499
隨機數種子(random seed)

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 ...

Mon Jul 26 19:32:00 CST 2021 0 708
R 語言設定隨機數種子

在每次生成偽隨機數的時候,函數都會使用一個不同的種子,因此會輸出不同的結果。可以通過函數set.seed()顯式的指定這個種子,讓結果得以重現(reproducibe) # 生成服從正態分布的偽隨機數 runif(6) [1] 0.1081248 0.1306890 0.7298949 ...

Mon Feb 25 18:52:00 CST 2019 0 2970
關於Random中的隨機數種子Seed

  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 ...

Fri Feb 06 23:19:00 CST 2015 0 2341
隨機數隨機數種子seed

隨機數,偽:假的,即假的隨機數,說明並不是隨機的 總結 1.計算機的偽隨機數是由隨機種子根據一定的計算方法計算出來的數值。所以,只要計算方法一定,隨機種子一定,那么產生的隨機數就是固定的。 2.只要用戶或第三方不設置隨機種子,那么在默認情況下隨機種子來自系統時鍾。 百度百科 偽 ...

Mon Apr 06 05:05:00 CST 2020 0 1069
關於隨機數隨機數種子的一些解釋

查閱了很多資料,大致理解了一些。 首先計算機是產生不了隨機數的qwq都是偽隨機數,就是有規律的隨機數,不過人肉眼無法識別。 計算機中有一個隨機數函數,對於每一個給定的“隨機數種子”產生一個隨機數,這個函數的過程很復雜,但是可以理解為函數的一一映射關系,如果每次給定的隨機數種子都一樣,那么產生 ...

Tue Sep 29 04:34:00 CST 2020 0 763
隨機數種子random.seed()理解

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 ...

Fri Nov 08 01:48:00 CST 2019 0 3373
 
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