随机数生成--可复现--可重复:random_state

本文介绍了在机器学习和数据分析中如何通过设置随机种子确保结果的可复现性。使用`np.random.seed()`和`np.random.RandomState()`可以确保每次生成的随机数序列相同,从而在TensorFlow、Keras和PyTorch等库中重现模型训练的结果。理解并正确使用`random_state`参数对于实验的可重复性和科学性至关重要。

提示:该文内容杂乱,仅供个人参考。有需求请移步他处。


即为了重现模型,即为了使每次生成的模型一样 

随机采样过程可复现

np.random.seed()

np.random.RandomState()

由同一个随机种子np.random.seed()得到的随机数是相同的。

from numpy import *
num=0
while(num<5):
    random.seed(5)
    print(random.random())
    num+=1

由同一个随机状态np.random.RandomState()得到的随机数序列是相同的。

import numpy as np

rng = np.random.RandomState(2020)
for i in range(10):
	data = rng.randint(0,100)
	print(data)

如果你希望结果可以重现,固定random_state是非常重要的。

tensorflow结果可重复_See what you want to see-优快云博客

tensorflow-gpu/keras的结果可重

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