Python语言学习：三种随机函数random.seed()、numpy.random.seed()、set_random_seed()及random_normal的简介、使用方法(固定种子)详细攻略

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分类专栏： TF/PyTorch 精选(人工智能)-中级 文章标签： python numpy 学习
于 2020-03-07 23:42:55 首次发布
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本文深入探讨了Python中的三种随机函数random.seed(), numpy.random.seed(), set_random_seed()，以及Tensorflow中的tf.random_normal()函数。内容包括函数总结、代码实践验证、种子设置方法，特别是tf.random_normal()的参数详解，如shape、mean、stddev、dtype和seed，强调seed在保证结果复现中的作用。" 133962779,11183300,Python数据可视化：提升热度图的直观性,"['Python', '信息可视化', '数据可视化']

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Python语言学习：三种随机函数random.seed()、numpy.random.seed()、set_random_seed()及random_normal的简介、使用方法(固定种子)之详细攻略

目录

python中常见的三种随机函数random.seed()、numpy.random.seed()、set_random_seed()

1、三种随机总结

2、代码实践验证

3、各种定义种子和统一定义种子

Tensorflow中常用函数的简介、使用方法

1、tf.random_normal()函数

1.1、tf.random_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)

1.2、tf.random_normal()函数应用

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