seed

pytorch 随机数种子

torch.manual_seed(seed)–官方文档说明：设置(CPU)生成随机数的种子，并返回一个torch.Generator对象。
modelTSS·2022-11-23 20:40

pytorch中torch.manual_seed()的理解

使用：为CPU中设置种子，生成随机数torch.manual_seed(number)为特定GPU设置种子，生成随机数torch.cuda.manual_seed(number)为所有GPU设置种子，生成随机数
坚硬果壳_·2022-11-23 20:40

torch.Generator 随机数生成器

类来操作随机数我们通常不会手动实例化torch.Generator,当需要随机数时,PyTorch会自动创建一个默认的torch.Generator实例importtorch#设置随机数种子torch.manual_seed
jiang_huixin·2022-11-23 20:10

pytorch中的torch.manual_seed()

random.seed(rand_seed)随机数种子，当使用random.seed(rand_seed)设定好种子之后，其中rand_seed可以是任意数字，比如10，那么每次调用生成的随机数将会是同一个
安静到无声·2022-11-23 20:10

【PyTorch】torch.manual_seed() 详解

文章目录一、torch.manual_seed(seed)介绍二、类似函数的功能三、实例实例1：不设随机种子，生成随机数实例2：设置随机种子，使得每次运行代码生成的随机数都一样实例3：不同的随机种子生成不同的值实例
想变厉害的大白菜·2022-11-23 20:39

关于numpy,torch中seed()方法的一些理解

首先举几个使用seed()函数的例子:#生成随机数，以便固定后续随机数，方便复现代码random.seed(args.seed)#没有使用GPU的时候设置的固定生成的随机数np.random.seed(
拥抱晨曦之温暖·2022-11-23 20:39

pytorch torch.manual_seed()的用法详解

语法torch.manual_seed(seed)→torch._C.Generator参数seed(int)–CPU生成随机数的种子。
Vertira·2022-11-23 20:39

BERT学习笔记

sentences=None,corpus_file=None,size=100,alpha=0.025,window=5,min_count=5,max_vocab_size=None,sample=0.001,seed
AGroundhog·2022-11-23 19:13

SEED2.0 ARP欺骗

1.实验环境介绍如图所示，局域网内三台主机。2.实验过程Task1：ARPCachePoisoning目标：伪造ARP数据包造成目标主机ARP缓存被修改Task1.AARPrequest查看HostA的ARP缓存AddressHWtypeHWaddressFlagsMaskIface10.9.0.6ether02:42:0a:09:00:06Ceth0伪造ARPrequest，ARP报头源IP指定
qq_31699791·2022-11-23 18:17

Google Colab使用小结

1前期准备工作：科学上网Google账号2colab常用网址notebooks链接：colab.research.google.com/notebooksseedbank链接：colab.research.google.com
城序猿·2022-11-23 18:43

python 爱心代码

piimportnumpyasnpimportcv2importos,globclassHeartSignal:def__init__(self,curve="heart",title="LoveU",frame_num=20,seed_points_num
jakeonil·2022-11-23 12:12

python 绘制混淆矩阵

文件是训练NN时，eval某个结果保留下来的混淆矩阵代码如下importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsnp.random.seed
小兔乖乖❀·2022-11-23 10:58

高斯分布matlab程序,生成高斯分布的matlab程序

clearall;closeall;clc;randn('seed',0);%%一维高斯函数mu=0;sigma=1;x=-6:0.1:6;y=normpdf(x,mu,sigma);plot(x,y)
是呵呵·2022-11-23 09:33

关于gym的 CartPole-v1 ，详细的环境代码

def__init__(self):defseed(self,seed=None): defstep(self,action):defreset(self):defrender(self,mode='humn
Youyali_·2022-11-23 08:24

python random_split()函数

fromtorch.utils.dataimportrandom_splittrain_data,test_data=random_split(data,[5,5],generator=torch.Generator().manual_seed
薰珞婷紫小亭子·2022-11-23 03:29

numpy的数组切片讲解

目录numpy.array的数组切片1.使用省略号来省略数组的参数的用法2.采用冒号来省略数组的参数的切片用法应用numpy的数组合并numpy的常用函数讲解seed()一、功能二、参数importnumpyasnpa
andrew P·2022-11-23 01:41

Plant Seedlings Classification(机器学习实现)预备知识&函数

目录一、数据预处理（一）读取（二）图像预处理提取叶子（绿色）部分图像锐化其他处理一套比较系统的图像处理博客二、PCV库安装（没用上）三、Sift提取关键点（一）Sift找到并绘制关键点，生成sift向量：（二）Sift算法纯理论详解：四、BOW(bagofwords)+K-means五、HOG+SVM六、LBP(LocalBinaryPattern局部二值模式)七、Haar-like特征八、其他特
friedrichor·2022-11-23 01:11

【Pytorch】learning notes

torch.xxx】torch.addmm()/torch.addmm_()torch.clamp()/torch.clamp_()torch.eq()/torch.ne()torch.manual_seed
bryant_meng·2022-11-23 00:22

2.7 使用PyTorch实现简单机器学习

以下是代码实现：#1、导入需要的库importtorchfrommatplotlibimportpyplotasplt#2、生成训练数据，并可视化数据分布情况torch.manual_seed(100)
清风有信·2022-11-22 21:10

numpy中np.random.seed()的详细用法

在进行机器学习和深度学习中，我们会经常用到np.random.seed()，利用随机数种子，使得每次生成的随机数相同。numpy.randn.randn(d0，d1，...
脱发的小猿·2022-11-22 19:58

Python绘图

",label="loss")1.图标题plt.title('LossRoc')2.图例设置位置loweruppercenterleft0表示best自动调整边框frameon图例边框True/Falseedgecolor
kubi*·2022-11-22 14:04

包RSNNS-MLP-IRIS-TUNING案例解析

library(RSNNS)set.seed(2)data(iris)#shufflethevectoririshead(irisTargets)setosaversicolorvirginica[1,
weixin_30832405·2022-11-22 11:41

基于python构建数据集5折交叉验证划分的方法

pipinstallscikit-learn安装相关代码如下：fromsklearn.model_selectionimportKFoldfolds=KFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state=seed
令狐傻笑·2022-11-22 11:33

Python随机数种子

np.random.seed（）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。
一件迷途小书童·2022-11-22 05:31

【tensorflow】结果可复现设置-随机种子设置(Random Seed)

文章目录引言设置引言在进行深度学习实验的时候，可能经常会发现，虽然输入的数据都是一样的，但是输出的结果总是会有不同的波动，这主要是由于在神经网络中，很多网络层参数的初始化会涉及到随机，这个就会导致最终的结果会有一些差距，因此如果我们想要固定某一个结果，并复现这个结果，我们就需要提前设置固定的随机种子设置一般来说，我们可以通过对每一层的网络层设置固定的随机种子，保持结果可复现，但是显然这是比较麻烦的
LoveFishO·2022-11-22 05:05

统计计算——基于R语言的随机数生成

统计计算——基于R语言的随机数生成R中常见一元分布函数代码展示：set.seed(191206)#设置随机数种子，为了保证多次生成的随机数一致，需要保证数据一样情况下进行再次实验时可用到N=100#生成随机数个数
shlay·2022-11-22 03:44

Pytorch分布式训练/多卡训练(二) —— Data Parallel并行(DDP)(2.2)(代码示例)(BN同步&主卡保存&梯度累加&多卡测试inference&随机种子seed)

DDP的使用非常简单，因为它不需要修改你网络的配置。其精髓只有一句话model=DistributedDataPrallel(model,device_ids=[local_rank],output_device=local_rank)原本的model就是你的PyTorch模型，新得到的model，就是你的DDP模型。最重要的是，后续的模型关于前向传播、后向传播的用法，和原来完全一致！DDP把分布
hxxjxw·2022-11-22 03:57

Labelme标注的json数据转化为coco格式的数据

importosimportjsonimportnumpyasnpimportglobimportshutilimportcv2fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitnp.random.seed
Airs_Gao·2022-11-22 02:48

PyTorch深度学习（29）Pytorch code importance content

Pytorch代码重要内容1、pytorch-msssimpipinstallpytorch-msssim安装使用ssim计算结构相似性损失2、torchtorch.seed()设置随机种子后，每次运行文件输出结果都一样
JYliangliang·2022-11-22 01:30

2021SEED江苏大数据开发与应用大赛（华录杯）正式开赛！

2021年，第二届华录杯江苏大数据开发与应用大赛（简称SEED）@你，速来报名参加！
我爱计算机视觉·2022-11-22 00:09

总奖金100万！大数据赛事来了

Datawhale赛事主办方：江苏省工业和信息化厅、无锡市人民政府大赛主题SEED2021汇数据价值创数字未来围绕车联网、医疗卫生、智慧水利、数字文娱等领域，深度挖掘省市务数据价值，探索数字治理新技术、
Datawhale·2022-11-22 00:57

pytorch梯度累积学习

utf-8_*_importosimportrandomimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorchimportoptimdefsetup_seed
Nightmare004·2022-11-21 22:00

pytorch lstm时序预测代码

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorch.autogradimportVariableimportpymysqlimportdatetimetorch.manual_seed
lunhuicnm·2022-11-21 17:23

解决：测试集上每次输出的结果不相同问题

shuffle设置为True了，需要改为False在模型中，一些层中Dropout，Normalization等具有随机性，需要设置一下种子没有开启net.eval()模式2解决方法import各种包seed
Philo`·2022-11-21 16:25

Isaac-gym(5)：关于强化学习

NVIDIA-Omniverse/IsaacGymEnvs1、环境建立示例importisaacgymimportisaacgymenvsimporttorchenvs=isaacgymenvs.make(seed
hongliyu_lvliyu·2022-11-21 13:40

无人驾驶之交通标志识别项目--对TT100K数据集进行类别标注补充

43:532021@author:ASUS"""importxml.etree.ElementTreeasETfromosimportgetcwdimportosimportrandomrandom.seed
_苏沐·2022-11-21 07:08

（SEED-Lab) ARP Cache Poisoning Attack Lab

（SEED-Lab)ARPCachePoisoningAttackLab欢迎大家访问我的GitHub博客https://lunan0320.cn文章目录（SEED-Lab)ARPCachePoisoningAttackLab
lunan0320·2022-11-21 04:59

（SEED-Lab) Linux Firewall Exploration Lab

（SEED-Lab)LinuxFirewallExplorationLab欢迎大家访问我的GitHub博客https://lunan0320.cn文章目录（SEED-Lab)LinuxFirewallExplorationLab
lunan0320·2022-11-21 04:59

python R 空间自回归模型SAR 参数估计 统计模拟 实验

一、编写一次估计函数1.载入numpy、固定随机种子importnumpyasnpnp.random.seed(1)2.编写makeY函数，生成用于模拟实验的YdefmakeY(rho,sigma2true
BloodyBlondie·2022-11-21 03:29

tensorflow 基本语法

tf.constant(4)c_2=tf.constant([4,3,2])变量v_1=tf.Variable(rand_t)张量t_1=tf.random_normal([2,3],mean=2.0,stddev=4,seed
问简·2022-11-21 01:07

tensorflow RNN

matplotlibinlineimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttensorflowastfimportosdefreset_graph(seed
littletomatodonkey·2022-11-20 23:10

【pytorch】保证实验的可重复性——随机数种子的设定

可以通过将以下设置放在import后，正式代码前：np.random.seed(0)random.seed(0)torch.manual_seed(0)torch.cuda.manual_seed(0)
一起来学深度学习鸭·2022-11-20 18:19

区块链是回归互联网本来意义的唯一希望

用密码学（cryptography）术语表达，就是助记词（seedphrase）。这组词汇读起来感觉毫无连贯性而言，却可以转变成一把钥匙，打开数字银行账户，或者进行在线认证。而且只需几步就完成了。
qq_42466768·2022-11-20 14:25

random

importrandom1.1random.seed(a)：设置种子。a是生成随机数的种子，种子不同，生成的随机数不同，种子相同，随机数相同。
方如一·2022-11-20 13:36

一个案例教会你python中random的使用技巧

目录案例seed()方法random.randint()方法random模块方法我们首先看看这个实例。
爱吃饼干的小白鼠·2022-11-20 13:05

BCE、CE、MSE损失函数

BCELoss代码实现分别提供两种方式：一种是调用官方的nn.BCELoss的API，另一种是自定义函数实现：#1、使用APIimporttorchimporttorch.nnasnntorch.manual_seed
失之毫厘，差之千里·2022-11-20 12:24

3.np.random

1.np.random.seednp.random.seed()函数用于生成指定随机数。
其木王·王子·2022-11-20 10:22

【Tensorflow】使用Tensorflow加载和预处理数据

filepath_dataset=tf.data.Dataset.list_files(train_filepaths,seed=42)一次读取5个
沐兮Krystal·2022-11-20 07:04

Zero Padding（零填充）——在卷积神经网络中的作用？

通过阅读查找，也找到了一系列学习资源：资源1：ViT进展汇总思维导图资源2：Howdoneuralnetworksseedepthinsingleimages?
MengYa_DreamZ·2022-11-20 06:33

pytorch load_state_dict 参数却未载入模型

训练时使用该随机种子代码后，在预测代码部分也需要放上同样的随机种子（注：我的训练和预测代码是在两个不同的.py文件）SEED=1np.random.seed(SEED)torch.manual_seed
Zerkoar·2022-11-20 03:53
上一页 38 39 40 41 42 43 44 45 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他