全局和局部随机种子

最新推荐文章于 2024-11-19 11:57:28 发布
最新推荐文章于 2024-11-19 11:57:28 发布
阅读量1.1k 收藏 1
点赞数 1
分类专栏： python 文章标签： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gltangwq/article/details/120263027
版权

应实际需求，为某一个函数生成固定的随机数列，需要设置局部随机种子。通过搜索，发现了numpy.random.RandomState可以实现局部随机种子的设置。它的用法和numpy.random.seed类似，区别是它和全局随机种子隔离，下面的结果表明了它的独立性。

局部随机种子的独立性

在numpy.random.seed设置好的情况，再设置numpy.random.RandomState，不会影响numpy.random.seed随机数的生成。
在这里插入图片描述

numpy.random.RandomState 用法

在这里插入图片描述

0-GLOP：学习全局划分和局部构造实时求解大规模路由问题(AAAI-24)
太极生两鱼
04-16 141
GLOP 的框架示意图如图 1 所示。它旨在为异构车辆路径规划问题提供一个统一且可扩展的框架。为此，我们的设计针对以下三种代表性问题设置：(1) 大规模 TSP；(2) 大规模 CVRP，需要问题划分和解决多个小型子 TSP；(3) 大规模 PCTSP，需要问题划分和解决一个大型子 TSP。我们把这些问题的详细解释推迟到附录 D。总体而言，GLOP 学习用于（子）TSP 的局部策略和用于将一般路径规划问题划分为子 TSP 的全局策略。
numpy全局随机种子和局部随机种子
buzhidao2333shuosha的博客
12-04 3877
前言 numpy伪随机数提供了设置随机种子的函数，seed和RandomState，本文对二者区别进行距离说明。 函数名 描述 seed 向随机数生成器传递随机状态种子，生成全局随机种子 RandomState 创建随机数生成器，用该生成器生成的数组相同，设置的是局部随机种子 证明了以下三个问题1.同一随机种子会产生相同随机序列2. 证明seed方法改变了全局随机种子3. 证明RandomState只改变局部随机种子 1.同一随机种子会产生相同随机序列 #同一随机种子产生相同随机序列
python怎么设置随机数种子_PyTorch设置随机数种子使结果可复现
weixin_35097346的博客
12-29 3319
原理在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。不同的初始化参数往往会导致不同的结果。当得到比较好的结果时我们通常希望这个结果是可以复现的，在pytorch中，通过设置全局随机数种子可以实现这个目的。具体操作对随机数生成器设置固定种子的操作可以分为四部分。1. cuDNNcudnn中对卷积操作进行了优化，牺牲了精度来换取计算效率。如果需要保证可重复性，可以使用如下设置:from torch.back...
python如何设置随机种子_如何在Python中设置全局随机种子
weixin_39669163的博客
12-08 3353
与R一样，我希望为整个脚本/会话全局设置随机种子，而不是每次执行函数或运行模型时都必须调用随机种子函数。我知道sci kit learn使用的是numpy RNG，但也无法找到一种将其设置为全局的方法。在但不是全局地解释两个类之间的差异。在除了每次我希望输出相同时都调用随机种子之外，难道没有其他方法吗？在## Random Libraryimport random##### Random seed...
全局随机性种子，深度学习，pytorch，tensorflow，random
qq_41094058的博客
06-30 489
python random 随机性种子
tf.random.set_seed用法
qq_36201400的博客
09-10 2万+
tf.random.set_seed:设置全局随机种子。 tf.random.set_seed( seed ) 依赖随机种子的操作实际上是从两个种子派生的：全局种子和操作级别种子。这设置了全局种子。 它与操作级种子的交互如下： 如果既未设置全局种子也未设置操作种子：此操作使用随机选择的种子。 如果设置了图级别的种子，但未设置操作种子：系统确定性地选择操作种子和图级别的种子，以便获得唯一的随机序列。在张量流和用户代码的相同版本中，此序列是确定性的。但是，在不同版本中，此顺序可能会更改。如果
python 全局种子与局部种子
weixin_30586085的博客
07-24 423
转载于:https://www.cnblogs.com/fanweisheng/p/11238470.html
深度学习怎么设置随机种子
02-25
在 TensorFlow 中，可以通过多种方式来设置全局和局部的随机种子： ```python import tensorflow as tf import numpy as np import random seed_value = 42 # Set the `PYTHONHASHSEED` environment variable at ...
L2G框架：提升弱监督语义分割的局部到全局知识转移
L2G的核心是利用局部分类网络从输入图像的多个随机裁剪的局部补丁中提取注意力，并通过全局网络在线学习这些局部注意力图之间的互补知识。这样，全局网络可以从全局视角学习丰富的对象细节，生成高精度的类别激活图...
随机种子能控制unique么
最新发布
03-25
好的，我现在需要回答用户关于随机种子是否能够控制唯一性以及实现方式的问题。首先，我需要明确随机种子的基本概念。随机种子是用来初始化伪随机数生成器的值，相同的种子会产生相同的随机数序列。这一点在需要可...
随机种子能控制randc么
03-25
在EDA仿真工具（如VCS、QuestaSim等）中，通过命令行参数指定全局随机种子： ```bash # VCS示例 vcs +ntb_random_seed=12345 design.sv # QuestaSim示例 vsim -sv_seed 12345 ``` 此方法会影响设计中**所有...
【Python】随机数种子（random seed）的设置
m0_62977737的博客
11-19 6953
随机数种子（Seed）是伪随机数生成器的初始值。伪随机数是通过特定算法生成的，它们看似随机，但实际上是确定性的。如果伪随机数生成器的初始状态（种子）相同，那么每次生成的随机数序列也会完全相同。简单来说，
numpy.random模块--np.random.seed与np.random.RandomState
m0_58830154的博客
07-21 1155
numpy.random模块提供了一些高效生成各种概率分布下随机数的函数。实际上，这些随机数是伪随机数，因为他们是由具有确定性行为的算法根据随机数生成器的随机种子生成的。通过numpy.random.seed和numpy.random.RandomState设置相同的随机种子，可以使生成的随机数相同。...
Airtest笔记（二）
漫步云端的博客
03-02 4566
poco的元素定位 一：poco的元素定位 （1）借助IDE的poco辅助窗生成元素定位脚本 点检视器按钮（前两个都行），点元素，就能看到该元素所在的位置，点那个定位就能生成脚本（区别是第一个按钮锁住页面） 点录制按钮，点元素，然后就生成了脚本，去掉.click()即可 （2）利用基本选择器进行元素定位 ...
python测试脚本截图_聊聊 Python 自动化截图的一些经验
weixin_39926103的博客
12-01 360
前言今天想先给大家分享 1 个小白用户的 Airtest 从入门到放弃的故事小 A 是一个自动化的小白，在逛测试论坛的时候，偶然间发现了 Airtest 这个基于图像识别的 UI 自动化框架出于好奇，小 A 试用了这个框架，发现只需要几条简单的截图脚本，就可以对设备进行各种自动化操作，于是小 A 成功种草了这个框架但几天之后，随着小 A 的深入使用，他发现截图脚本并不是他想象中那么“完美”；有时...
python-random种子
pyhui的技术博客
09-09 1852
种子确定好后，可以复现随机的情况 可见随机也是有一定的规则可循的
深度学习笔记：随机种子的作用
热门推荐
Activewaste
08-12 3万+
1.随机数和伪随机数 1.1随机数 真正的随机数是使用物理现象产生的：比如掷钱币、骰子、转轮、使用电子元件的噪音、核裂变等等，这样的随机数发生器叫做物理性随机数发生器，它们的缺点是技术要求比较高。 ----百度百科 根据百科上的定义可以看到，真随机数是依赖于物理随机数生成器的。使用较多的就是电子元件中的噪音等较为高级、复杂的物理过程来生成。 使用物理性随机数发生器生成的真随机数，可以说是完美再...
人工智能基础——全局搜索方法
qq_21043585的博客
09-07 3839
文章目录引言局部搜索算法爬山法模拟退火局部束搜索遗传算法连续空间中的局部搜索 引言 这是最优化的内容，我们用状态（包含很多参数）描述一个对象。把这些参数作为坐标轴就会获得一个超空间（函数定义域）。超空间里的点分别对应了某个函数值，我们在空间里找函数的最大值。 后面会介绍各种算法，但是核心是找上一节课的h(n)——一个描述状态分数的函数。 局部搜索算法 所谓局部就是只关心状态，不关心路径，从一个点到其他点。 爬山法 就是梯度下降法，只不是找最大值。就是找参数在状态空间临近区域的最优解。相信大家都会。 显然有很
R语言设置随机种子set.seed()函数使用
weixin_39302563的博客
05-18 1万+
set.seed()函数作用
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值