seed 第40页

python matpltlib实践——画直方图、折线图

图（一）实现代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(19680801)n_bins=10x=np.random.randn

井井酒·2022-12-07 07:21

python实现lstm-svr组合预测

一、工具安装写文章-CSDN创作中心二、python实现代码（1）首先引入需要的包（2）lstm预测torch.manual_seed(1)#为CPU设置随机种子#原始数据#f=open(r'E:\pytorch

如如水，·2022-12-06 13:44

np.random.seed()随机数种子学习笔记

文章目录np.random.seed()随机数种子为什么使用np.random.seed()什么是np.random.seed()代码理解np.random.seed()的参数适用情况np.random.seed

来包番茄沙司·2022-12-06 00:07

Python 里的随机种子random.seed()

一、带有随机性的实验常见的带有随机性的一些算法及处理步骤：（1）神经网络当中的初始化权重。（2）聚类算法，例如K-means算法的初试聚类中心；（3）随机森林中牵涉到的数据或特征抽样；（4）随机抽取训练集测试集时，不使用随机种子第一次和第二次随机抽取的数据集会不同；使用随机种子，第一次第二次随机抽取的数据集就会相同。但是问题来了，因为牵涉到随机因素，那么不要说复现别人的结果，那么即使自己对比自己上

玛丽莲茼蒿·2022-12-06 00:35

Python中random模块常用函数/方法（1）——random.seed()

学习Python中random模块，首先需要明了的一个函数就是设置随机数种子的方法random.seed()。

caroline_richboom·2022-12-06 00:35

tf.set_random_seed到底是怎么影响随机值的？

不管有没有通过tf.set_random_seed设置随机种子，在同一Session中随机函数产生的变量在多次sess.run()的时候值都是不同的。

GarryLau·2022-12-06 00:04

随机种子np.random.seed

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

kitanoli·2022-12-06 00:04

Keras之模型初始化问题np.random.seed & tf.random.set_seed

np.random.seed(42)tf.random.set_seed(42)这两行代码真是让我着迷了一个晚上。最近在上手机器学习的东西，然后就需要书写一写tensorflow的代码。

Charon_HN·2022-12-06 00:02

深度学习中的随机初始化种子random.seed()

seed在深度学习代码中叫随机种子，设置seed的目的是由于深度学习网络模型中初始的权值参数通常都是初始化成随机数，而使用梯度下降法最终得到的局部最优解对于初始位置点的选择很敏感，设置了seed就相当于规定了初始的随机值

下雨天吃火锅哩·2022-12-06 00:59

Pytorch中使用tensorboard学习笔记(2)记录损失loss和准确率accuracy

代码:fromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterimportnumpyasnpnp.random.seed(20200910)writer=SummaryWriter

敲代码的小风·2022-12-05 12:05

支持向量机代码实现

IT在学民工·2022-12-05 08:32

pytorch实现孪生神经网络对人脸相似度进行识别

importcv2importtorch.nnasnnimporttorchfromtqdmimporttqdmfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnpimportrandomfromcollectionsimportCountertorch.manual_seed

Guapifang·2022-12-05 07:26

灰色关联度与最大互信息系数的python简单实现

8importnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.sparseimportissparseimportosimportgcfromminepyimportMINEnp.random.seed

井底哇哇·2022-12-04 11:30

逻辑回归-为什么模型会更加侧重于学习那些数值比较大的列

np.random.seed(24)features,labels=arrayGenReg(w=[1,-1,1])将第一个特征取值调大100倍features[:,:1]=features[:,:1]*

烧灯续昼2002·2022-12-04 06:03

Pytorch view函数讲解

importtorchtorch.manual_seed(2)a=torch.randn(4,5)print(a)print(a.view(-1,2))#此时-1，代表默认值，代表根据后面的列数来计算行数

木禾DING·2022-12-03 19:15

R语言绘制共享图例的多个热力图

library(RColorBrewer)library(pheatmap)library(cowplot)set.seed(12345)df1<-data.frame(matrix(rnorm(100,10,3

临风暖阳·2022-12-03 13:54

【pyTorch基础】softmax

importtorchfromtorchimportnn#自定义数据集#确定随机数种子torch.manual_seed(7)#产生7张2*2的图片x=torch.rand((7,2,2))#标签为0，

Running派～·2022-12-03 11:20

Python中的random.shuffle()函数无法打乱多维数组中的数据

][1011][1213][1415][1617][1819]]c=random.randint(1,1000)b=np.arange(20).reshape(10,2)print(b)random.seed

wenlish·2022-12-03 10:43

LCCP点云分割算法代码

=NULL&&lineSeed->text()!=NULL){voxel_resolution=th

cocapop·2022-12-03 07:20

Pytorch学习笔记（2）一元线性回归、计算图示例

)#返回一个形状为(20,1)的，从标准正态分布（均值为0，方差为1）中抽取的一组随机数整体代码importtorchimportmatplotlib.pyplotasplttorch.manual_seed

小帅吖·2022-12-03 04:24

报童问题详细推导及利用Python的SAA方法求解

fromrandomimport*seed(1)#随机数种子，确保结果可复现p=5#售价c=2#进价s=1#残值foriin[5,20,50,100,200,500,1000,2000,5000,10000

张舒政·2022-12-02 22:27

终于解决了模型训练每次结果不同的问题

的数据之间是不同的，但是又要保证上一次和下一次实验中的epoch数据按顺序一致；截取部分代码如下：forepochinrange(config.num_epochs):#print('Epoch:',epoch+1)seed_id

coding_xian·2022-12-02 13:59

字符识别

DatasetandModelAnalysis（CVPR2019）2DAttentionNetworkforSceneTextRecognition（2019）SEED（CVPR2020）TowardsAccurateSceneTextRecognitionwit

进击的煎饼果子·2022-12-02 06:25

python之Numpy随机抽样

一、随机模块numpy.random.seed(seed=None)seed()用于指定随机数生成时所用算

为实现自我而奋斗·2022-12-02 00:16

python scipy.optimize curve_fit拟合非线性函数

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromscipy.optimizeimportcurve_fitimportseabornassnssns.set(color_codes=True)np.random.seed

「已注销」·2022-12-01 18:33

torch.manual_seed的使用

之前理解的不到位numpy.random.seed,torch.manual_seed使用_LUQC638的博客-CSDN博客只要随机数种子N是不变的，那么只要np.random.seed(N)或者torch.manual_seed

LUQC638·2022-12-01 14:53

numpy.random.seed, torch.manual_seed使用

Args.seed数字并不代表产生随机数的多少，比如等于2，并不代表产生第三个随机数的时候会和第一个一样，所以args.seed可以只看做一个编号，只有编号没有变，那么执行一次，就会产生和之前一样的随机数

LUQC638·2022-12-01 14:23

torch.mannul_seed()使用和踩坑总结

importtorchtorch.manual_seed(0)print(torch.randn(1,2))print(torch.randn(1,2))print("=================

qq_45759229·2022-12-01 14:49

Pytorch：生成随机数种子，torch.mamual_seed()、torch.cuda.manual_seed()、torch.cuda.manual_seed_all()解析

前言在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。如果不设置的话每次训练时的初始化都是随机的，导致结果不确定。如果设置初始化，则每次初始化都是固定的。实际上，计算机并不能产生真正的随机数，而是已经编写好的一些无规则排列的数字存储在电脑里，把这些数字划分为若干相等的N份，并为每份加上一个编号，编号固定的时候，获得的随机数也是固定的。使用原因：在需要生成随机数据的实验中，每次实验都需要生成数据。设置随机种

初识-CV·2022-12-01 14:17

np.random.seed(), torch.manual_seed(args.seed)

np.random.seed()np.random.seed()函数用于生成指定随机数。

无脑敲代码，bug漫天飞·2022-12-01 14:17

seed() 和torch中manual_seed的作用

描述seed()方法改变随机数生成器的种子，可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。

青竹aaa·2022-12-01 14:47

torch.manual_seed(args.seed) torch.cuda.manul_seed_all(args.seed)和numpy.random.seed()

#固定随机种子args.seed=31#为CPU设置种子用于生成随机数，以使得结果是确定的torch.manual_seed(args.seed)#为所有的GPU设置种子torch.cuda.manual_seed_all

junjian Li·2022-12-01 14:46

【随机数种子】random.seed() torch.manual_seed() torch.cuda.manual_seed() torch.cuda.manual_seed_all()用法总结

【随机数种子】random.seed()torch.manual_seed()torch.cuda.manual_seed()torch.cuda.manual_seed_all()用法总结四种作用相似

Kadima°·2022-12-01 14:15

pytorch保证实验的可重复性方法——torch.manual_seed()设置随机数种子使用方法

保证可重复性实验方法参考以下代码：importtorchimportnumpyasnpSEED=0np.random.seed(SEED)torch.manual_seed(SEED)#为CPU设置种子用于生成随机数

哪有灬平凡？·2022-12-01 14:15

随机初始化种子(torch.manual_seed(params.seed) )的作用

#实验初始化ifgetattr(params,'seed',-1)>=0:np.random.seed(params.seed)torch.manual_seed(params.seed)#为CPU设置种子用于生成随机数

Obolicaca·2022-12-01 14:39

torch.manual_seed()和torch.cuda.manual_seed()

torch.manual_seed(args.seed)#为CPU设置种子用于生成随机数，以使得结果是确定的ifargs.cuda:torch.cuda.manual_seed(args.seed)#为当前

GeneralJing·2022-12-01 14:09

torch.manual_seed；torch.cuda.manual_seed_all；torch.backends.cudnn.deterministic；np.random.seed

ifargs.seedisnotNone:random.seed(args.seed)#torch.manual_seed(args.seed)#为CPU设置种子用于生成随机数，以使得结果是确定的torch.cuda.manual_seed

Gabriel_wei·2022-12-01 14:38

random.seed(seed)、np.random.seed(seed)、torch.manual_seed(seed)作用

Python中的randomrandom.seed(seed:int)设置随机数种子np.random.seed(seed:int)设置numpy随机数种子torch.random.seed(seed:

我不吃串串·2022-12-01 14:06

SpringBoot入门学习之基础篇(一)搭建和SpringBoot构成结构

入门案例Spring和SpringBoot对比一、原有Spring优缺点分析1.Spring的优点分析Spring是Java企业版（JavaEnterpriseEdition，JEE，也称J2EE）的轻量级代替品

我是一个小仓鼠01·2022-12-01 10:41

【Python数学建模常用算法代码（二）之BP神经网络】

importnumpyasnpimportmathimportrandomimportstringimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotasplt#random.seed

阮家玉·2022-12-01 09:53

通过设置seed控制random生成随机数 & getState获取当前seed

通过random.seed(a=None)可以初始化随机数生成器，如果a为默认值None，则使用当前系统时间以random.randint(low,high)函数为

改完BUG再睡觉·2022-12-01 03:52

NLP情感分析笔记（六）：Transformer情感分析

的深度学习架构的应用指南(综述)_王博（Kings）的博客-CSDN博客数据准备入库，设置随机种子#-*-codeing=utf-8-*-importtorchimportrandomimportnumpyasnpSEED

GoAI·2022-12-01 03:21

Python-实验3.2 Numpy应用

#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpn,m=map(int,input().split(''))np.random.seed(7)a=[np.random.randint

Meropidae·2022-11-30 16:26

实验3.2 Numpy应用

生成二维数组可以利用random.seed(n)设置随机种子，再利用random.randint生成随机整数，最后将生成的多个随机整数构成一个二维数组。二维数组的行列数从键盘输入。

Ssaty.·2022-11-30 16:19

[学习笔记]Python for Data Analysis, 3E-附录A.高等Numpy

在整个章节汇总，将有许多示例生成随机数据，这些示例将使用nump.random模块中的默认随机数生成器rng=np.random.default_rng(seed=12345)A.1ndarray对象内部

N刻后告诉你·2022-11-30 12:26

052-OpenCV漫水填充算法

importcv2#导入库img=cv2.imread('46.jpg')cv2.imshow('img',img)mask=Noneseed_pt=(239,255)#种子点坐标Color=(255,255,255

逆鳞x·2022-11-30 10:23

random.seed()的用法

定义importrandomrandom.seed(x)print('随机数：',random.random())seed从字面意思上翻译为"种子"，我们可以通过参数"x"改变随机数生成器的种子seed

云隐雾匿·2022-11-30 02:52

tensorflow1.x手写数字识别

fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportrandomimportmatplotlib.pyplotasplttf.set_random_seed

小杨变老杨·2022-11-29 13:32

查看oracle数据库版本

version;selectbannerfromsys.v_$version;select*fromproduct_component_version;内容解释OracleDatabase11gEnterpriseEdition

大佬腿好粗·2022-11-29 11:44

网友：Random seed=42结果好

调参的苦与泪，还有那些「迷信的做法」。每个机器学习领域的研究者都会面临调参过程的考验，当往往说来容易做来难。调参的背后往往是通宵达旦的论文研究与GitHub查阅，并需要做大量的实验，不仅耗时也耗费大量算力，更深深地伤害了广大工程师的头发。有人不禁要问：调参是门玄学吗？为什么模型明明调教得很好了，可是效果离我的想象总有些偏差。近日，reddit上一则帖子引发了网友热议，「机器学习调参领域有哪些迷信的

机器学习社区·2022-11-29 01:33

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