python随机种子是什么意思,pythonseed随机数种子

　　什么是随机种子？随机种子为随机方法。

　　随机方法:常见的随机方法有生成随机数，其他的像随机排序，本质上也是基于生成随机数来实现的。在深度学习中，常用的随机方法有：网络的随机初始化，训练集的随机打乱等。

　　比如我们简单的调用random.random()生成随机数，那么每次生成的数都是随机的。但是，当我们提前使用random.seed (x)设定好随机种子，基于这个种子来执行随机算法时，这次我们是得到的随机数序列是相同的。

　　随机种子的工作原理（计算机底层是如何实现生成随机数的）？

　　虽然计算机擅长进行精确的计算，但在处理随机事件时却非常不可靠。

　　其实电脑里所有的随机数都是伪随机数，是随机数算法产生的。随机数算法实际上是试图创建一个呈均匀分布且难以预测的的数据序列。

　　所有的随机数算法在初始化阶段都需要一个随机“种子”（random seed）的数，相同的种子每次都会产生相同的“随机”数序列。如果不明确手动设置，系统会是默认根据时间来选择这个值。此时，由于时差的原因，每次产生的随机数是不一样的。

　　随机种子 随机种子的取值范围？的一些使用特性

　　可以是任何数字，比如10，1000。

　　 随机种子的作用范围

　　NP . random . seed(0)print(NP . random . rand(3))print(NP . random . rand(3))输出：

　　[0.5488135 0.71518937 0.60276338][0.5488318 0.4236548 0.6489411]再次运行程序会输出相同的一组随机数：

　　[0.5488135 0.71518937 0.60276338][0.5488318 0.4236548 0.64589411]在同一程序中生成同一组随机数，需要在下一个函数之前设置相同的随机种子。

　　NP . random . seed(0)print(NP . rand . rand(3))NP . random . seed(0)print(NP . rand . rand(3))输出：

　　[0.5488135 0.71518937 0.60276338][0.5488135 0.7638]为什么需要随机种子？比如在机器学习和深度学习算法中，我们经常会用到随机向量和随机矩阵，这就使得每次运行算法计算出来的结果都不一致，这会给我们调试算法带来麻烦。

　　基于随机种子的代码中的随机方法可以是保证多次运行此段代码能够得到完全一样的结果，也就是保证结果的可复现性，所以别人跑你的代码的时候也能够很好地复现出你的结果。

　　PyTorch中随机种子的设置方法【参考资料】:pytorch设置随机种子，以便可以重现训练结果。

　　在使用PyTorch时，如果想通过设置随机数种子来固定GPU或CPU上的每个训练结果，需要在程序执行的开始添加以下代码：

　　def setup_seed(种子):torch.manual_seed(种子)torch.cuda.manual_seed_all(种子)np.random.seed(种子)random.seed(种子)torch . backends . cud nn . deterministic=true #设置随机数seed setup_seed(20)#预处理数据和训练模型#.# .当随机数种子seed确定后，模型的训练结果将总是一致的。

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