深度学习模型训练中,怎样设置可以让每次训练结果都一致

本文介绍了如何在Python编程中使用random、numpy和torch库设置随机数种子,以确保每次运行时生成的随机数序列一致。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

答案

设置随机数种子

具体操作

以下是几个常见库的设置随机数种子的代码示例:

1.使用random库设置随机数种子:

import random

random.seed(seed)

 其中,seed是你要设置的随机种子值。

2.使用numpy库设置随机数种子:

import numpy as np

np.random.seed(seed)

3.使用torch库设置随机数种子:

import torch

torch.manual_seed(seed)
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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