随机种子np.random.seed

最新推荐文章于 2025-05-28 23:37:43 发布
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本文解析np.random.seed()的作用，如何确保模型参数初始化的一致性，从而实现训练结果的稳定复现。通过实例说明其在重复实验和模型比较中的重要性。

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

np.random.seed()

该代码作用即为将模型在初始化过程中所用到的“随机数”全部固定下来，以保证每次重新训练模型需要初始化模型参数的时候能够得到相同的初始化参数，从而达到稳定复现训练结果的目的
参考资料

随机种子np.random.seed()
weixin_39417324的博客
10-26 1176
1.第一个例子说的就是seed的生命周期，而第二个是比较重要的，举个例子，在seed设置一致的情况下，如果我们的项目代码内部连续调用了10次np.random，我们跑两次项目代码，生成的随机数都是一致的。如果我们想要拿到第6次np.random生成的随机数，就必须要依赖于前边的这5次np.random，才能够复现出第6次生成的随机数。以下情况np.random.choice，np.random.randint，np.random.permutation都适用。
random.seed(seed)、np.random.seed(seed)、torch.manual_seed(seed)作用
weixin_53719747的博客
11-29 2646
python随机数种子
np.random.seed() 的使用详解
09-18
主要介绍了np.random.seed() 的使用详解，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
np.random.seed()随机数种子
weixin_46197934的博客
04-21 1万+
np.random.seed()随机数种子 随机数种子！以下均为个人理解，有误及时修改 在生成随机数时，我们可以利用随机数种子，控制生成的随机数。什么意思，就是说我可以利用随机数种子，得到相同的或部分形同的随机数。 1.随机数种子的理解 随机数种子，相当于我给接下来需要生成的随机数一个初值，按照我给的这个初值，按固定顺序生成随机数。 个人觉得通俗理解： 随机数种子是给了一批数（随机数种子应该是按一定顺序生成随机数的，并不是一次给了一批数，但如果这些数有固定顺序，我们是不是可以简单认为随机种子给了我们很多数据
设置随机数种子的作用
GHL_17768588743的博客
05-28 228
这是一个常用示例值（源自《银河系漫游指南》），实际开发中可用任意整数。种子相同则每次运行生成的随机序列完全相同。‌，目的是保证程序运行时生成的。这三行代码的作用是‌。随机数具有可重复性。
np.random.seed()
m0_74736903的博客
05-26 1052
np.random.seed()中的参数代表的是第几堆的意思，例如seed(100)表示第100堆种子。
2025——》NumPy中的np.random.random使用/在什么场景下适合使用np.random.random？在数据可视化中，如何使用Python的NumPy库？NumPy随机数生成实战指南
最新发布
weixin_68013600的博客
05-28 940
NumPy库在数据可视化中的核心应用包括数据生成、处理与转换、统计计算及性能优化。np.random.random用于生成[0,1)区间的均匀分布随机数，适用于蒙特卡洛模拟、随机初始化、数据增强等场景。数据可视化中，NumPy通过linspace/meshgrid生成坐标数据，结合matplotlib等库绘制图形；提供归一化、滤波等数据处理功能；支持直方图、3D曲面等统计与多维可视化。其向量化操作能高效处理大规模数据，为可视化提供高质量输入。
python numpy之np.random的随机数函数使用介绍
09-18
本篇文章将深入探讨`np.random`的一些关键函数，包括`rand()`, `randn()`, 和 `randint()`，以及如何设置随机数种子。 1. **`rand(d0, d1, ..., dn)`**： 这个函数用于生成指定形状的浮点数数组，数据分布在[0, 1)...
np.random.seed()函数
zhf的博客
08-10 4万+
np.random.seed()函数用于生成指定随机数。 seed()被设置了之后，np,random.random()可以按顺序产生一组固定的数组，如果使用相同的seed()值，则每次生成的随即数都相同，如果不设置这个值，那么每次生成的随机数不同。但是，只在调用的时候seed()一下并不能使生成的随机数相同，需要每次调用都seed()一下，表示种子相同，从而生成的随机数相同。 栗子1： impo...
np.random.seed()随机数种子学习笔记
weixin_45928096的博客
04-11 4647
①随机数种子相当于给我们一个初值，之后按照固定顺序生成随机数（该随机数种子对应的list）；如果使用相同的seed( )值，则每次生成的随机数列表都相同； ②如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同。 ③设置seed()的时，可以调用多次random()向该随机数的列表中添加信息；而再次使用设置的seed()值时，仅一次有效，也就是说调用第二次random()时则脱离该随机数的列表。 ④seed方法设立的目的是为了能够实现实验的可重复进行，得到相同的随机值结果。
随机数种子np.random.seed()
qq_53312564的博客
08-14 1803
例如：np.random.seed(10)，就表示使用的是第十号种组，也可以使用不同的标号，这个参数相当于给你的随机数数组起了个名字，当你想要使用某一组时，输入其标号即可。我在不同的程序文件下使用同一序号的种子，发现生成的结果相同，将程序关闭重启还是一样，所以我觉得，种子序号的结果是固定的？可以观察到这里第一次生成的随机数组与上面的还是一致的，说明这个种子数组是固定的，即seed(1)就是固定的，同理其他标号的随机数种子数组也是固定的。可以看到，两次生成的随机数组是一样的，应为使用的是同一组随机数。...
numpy.random.seed()的使用
热门推荐
linzch3的博客
02-27 19万+
这个函数的使用方法，在这里已经有前辈讲解过了，只是自己在测试的时候有一些思考，所以便写了这篇博客。下面是前辈文章的原话： seed( ) 用于指定随机数生成时所用算法开始的整数值，如果使用相同的seed( )值，则每次生成的随即数都相同，如果不设置这个值，则系统根据时间来自己选择这个值，此时每次生成的随机数因时间差异而不同。 编写如下第一份代码：from numpy import * num=0
np.random.seed() 理解
Baby_bye的博客
08-13 1438
在使用numpy时，难免会用到随机数生成器。numpy.random.seed()，随机数种子，每次可以生成相同的随机数。 两个问题： 1.利用随机数种子，每次生成的随机数相同，如何理解？ 2.随机数种子的参数怎么选择？经常看到np.random.seed(Argument)，这个参数不一样，有的是0，有的是1，当然还有其他数，那么如何选择参数呢？ 以np.random.randn()函数...
np.random.seed
qq_28944169的博客
01-23 675
1、 import numpy as np num=0 np.random.seed(3) while(num<20): print(np.random.random()) num+=1 结果为： 0.5507979025745755 0.7081478226181048 0.2909047389129443 0.510827605197663 0.89294695...
random.seed np.random.seed
01-21
np.random.seed(42) # 设定NumPy的随机种子也为42 print(np.random.rand()) # 输出介于[0., 1.)之间的均匀分布随机样本 ``` 值得注意的是，在较新的版本中，推荐使用更灵活的方式通过`Generator`对象来管理状态： ...
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