seed 第36页

fast planner代码解析--topo_prm.cpp

:findTopoPaths()3、listTopologyPRM::createGraph()3.1getSample()3.2dist=edt_environment_->evaluateCoarseEDT

X uuuer.·2022-12-12 19:49

tfidf特征和word2vec特征

生成一个新的训练集힘차게날개를펴고하늘끝까지날아보자1.Word2Vecw2v=Word2Vec(sentences,vector_size=32,window=3,min_count=5,sg=0,hs=1,seed

KimJuneJune·2022-12-12 14:10

如何使用Numpy在Python中进行描述性统计

Inthisshortpostwearegoingtorevisitthetopiconhowtocarryoutsummary/descriptivestatisticsinPython.Inthepreviouspost,IusedPandas(butalsoSciPyandNumpy,seeDescriptiveStatisticsUsingPython

cumei1658·2022-12-12 12:37

Python123练习【函数】

qq_53184912·2022-12-12 07:54

用tensor实现线性回归

的数据为训练数据采用梯度下降法，通过多次迭代，学习到w，b的值#损失函数Loss=0.5(+b-自动计算梯度importtorchfrommatplotlibimportpyplotasplttorch.manual_seed

可怜又无助的迪迪迪·2022-12-12 07:22

PyTorch--线性回归

importtorchastfrommatplotlibimportpyplotaspltfromIPythonimportdisplayt.manual_seed(1000)defget_fake_data

stefan0559·2022-12-11 15:24

数据挖掘实战（三）——数据建模

根据前两次任务的数据探索结果，进行学习模型的训练，尝试多种模型，这些模型暂未调参，后面再补上Y=data['status']X=data.drop('status',axis=1)#把数据集拆分成训练集和测试集seed

happy1yao·2022-12-11 12:58

python sklearn库logistics_python – “statsmodels”和“sklearn”中的Logit估计器

importnumpyasnpimportstatsmodels.formula.apiassmfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionnp.random.seed

日向夕阳·2022-12-11 10:10

Opencv之cv2.floodFill算法详解

目录一、泛洪算法——floodFill函数原型二、简单应用三、应用，结合minareaRect一、泛洪算法——floodFill函数原型cv2.floodFill(img,mask,seed,newvalue

啧啧啧biubiu·2022-12-11 01:54

【信息安全】seed-labs实验

目录环境搭建环境搭建InstallSEEDVMonVirtualBox上面完成了一台虚拟机的基本配置，然后clone一下虚拟机，两台机子就够了OracleVirtualBox复制虚拟机

可乐大牛·2022-12-10 22:09

解决深度学习训练每次结果不同

后来不知道发生了什么又不能一致了再加入种子2.加入seedtorch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_

y hat·2022-12-10 20:16

深度学习实现交叉验证（图像、信号处理）

我们在写文章时，总是怕自己结果不能得到足够的可信度，及时设定了seed但也经常复现失败，于是我们会采用交叉验证的方法，是自己的结果可信度更高，一般以5折十折居多，这篇文章主要介绍实现的方法，以图像处理、

「已注销」·2022-12-10 20:15

深度学习（keras tensorflow），不同输入数据每次运行结果不同

为了使每次运行结果一致，我们在程序开头固定了随机种子：from__future__importprint_function##每次运行结果一致SEED=1fromnumpy.randomimportseedseed

qq_39750293·2022-12-10 20:38

深度学习验证结果不一致

原因同一个seed下，几次shuffle之后的结果不一致，实验如下解决在原来的DataLoader那块，在测试时候，将shuffle设置为False，就不会出现结果不一致的了

未来影子·2022-12-10 20:00

层次聚类算法python_Python实现简单层次聚类算法以及可视化

代码如下：importnumpyasnpimportdata_helpernp.random.seed(1)defget_raw_data(n):_data=np.ra

weixin_39758288·2022-12-10 12:25

R语言绘制正态分布参数的负对数似然函数

set.seed(2021)n<-20#随机数的个数x<-rexp(n,rate=5)#服从指数分布的随机数m<-40#网格数mu<-

Mrrunsen·2022-12-10 08:45

深度学习代码实战——基于RNN的时间序列拟合（回归）

RNN分类2.导入模块、定义超参数importtorchfromtorchimportnnimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttorch.manual_seed

程旭员·2022-12-10 06:26

sklearn非负最小二乘法

importnumpyasnpimportmatplotlibaspltfromsklearn.metricsimportr2_score#产生随机数,种子一定，产生的随机数不再真的“随机”np.random.seed

啦啦啦种太阳！·2022-12-09 21:28

c++连通区域处理种子生成法

文中介绍了两种常见的连通性分析的算法：1）Two-pass；2）Seed-

明泽.·2022-12-09 19:00

连通域算法的原理及C++程序实现

有两种经典的连通区域分析算法：Two-Pass（两次遍历）和SeedFilling（种子填充）。下面以四连通区域为例，分别介绍两种分析方法的原理。

mu_xing_·2022-12-09 19:26

【torch-Random sampling】随机采样

文章目录随机数种子和生成器状态seedmanual_seedinitial_seedget_rng_stateset_rng_statepytorch内置的随机数生成器bernoulli(伯努利分布)multinomial

zyw2002·2022-12-09 17:00

动手从零实现一个多层感知机（前馈神经网络）

1.首先需要一个数据迭代器用来制造网络的输入部分importrandomimporttorchtorch.manual_seed(42)#设置随机数种子#生成输入输出值X,Ydefsynthetic_data

hithithithithit·2022-12-09 09:38

R语言 K-折交叉验证十折交叉验证数据集的等分随机森林回归为例

如果一次结果不太满意，可以修改max_seed，代码实现了这一迭代，最后会保留最佳的训练结果。感谢评论指出的错误，代码已经改正过了。#保留最高r2的种子bestm=0#保留最高r

Meterwalon·2022-12-09 08:15

#今日论文推荐#ACL 2022 | 基于自监督图对齐的多语言知识图谱推理

不同于单语言知识图谱补全，来自多种语言的KG不是彼此独立的，它们通常有一些共享的实体和关系（seedalignment）。

wwwsxn·2022-12-09 07:01

pytorch的随机抽样

torch.manual_seed(123)#manual手控的#如没有手动设置，则返回系统生成的随机种子；否则，返回手动设置的随机种子seed=torch.initial_seed()print("seed

逝去〃年华·2022-12-09 04:24

3-16Pytorch与随机抽样

importtorchtorch.manual_seed(1)mean=torch.rand(1,2)std=torch.rand(1,2)print(torch.normal(mean,std))tensor

白色蜻蜓蜓·2022-12-09 04:54

pytorch文档阅读笔记-03-torch02（随机抽样、序列化、并行））

文章目录随机抽样（Randomsampling）torch.manual_seedtorch.initial_seedtorch.get_rng_statetorch.set_rng_statetorch.default_generatortorch.bernoullitorch.multinomial

东阳z·2022-12-09 04:13

torch.manual_seed 随机抽样

importtorch#如果定义了随机种子，即有下边这一行代码，#则每次执行的结果是一样的，如果注释了，则每次结果都不一样torch.manual_seed(1)mean=torch.rand(1,2)

jjw_zyfx·2022-12-09 04:42

day4 随机抽样入门一起学 PyTorch吧，PyTorch从入门开始每天都更新超详细参数常用方法简单案列共同学习，共同进步坚持

torch.manual_seed(seed)设定生成随机数的种子，并返回一个torch._C.Generator对象，参数：seed(intorlong):种子。

Cchaofan·2022-12-09 04:37

设定并理解随机数种子 && Pytorch在Dataloader类中设置shuffle的随机数种子方式

文章目录1PyTorch设置随机数的种子1.1torch.initial_seed()1.2torch.manual_seed(seed)1.3torch.seed()2python调试技巧之设定随机数种子

来包番茄沙司·2022-12-09 02:08

python中的随机数种子

样例：(此处只是表现了seed(0)和seed(1)的7个随机

沙漠之狐MSFollower·2022-12-09 02:03

随机数种子

随机数种子torch.manual_seed()：为CPU设置随机数种子torch.cuda.manual_seed()：为GPU设置随机数种子torch.cuda.manual_seed_all()：

木槿qwer·2022-12-09 02:02

random设置随机数种子

描述：seed()方法可以改变随机数生成器的种子。如果使用相同的seed()值，则每次生成的随机数都相同。如果对此不熟悉，也可以不设置，python会自动为你选择seed值。

hao难懂·2022-12-09 02:02

DETR代码学习笔记（一）

按照训练流程首先介绍backbone以及数据进入encoder之前的部分当训练时，使用torch.manual_seed(seed)函数，只要网络参数不变的情况下，网络的参数初始化每次都是固定的；如果没有设置

athrunsunny·2022-12-09 00:30

强化学习库gym之mountain-car源码解读

AndrewGSD·2022-12-08 22:07

DDPG tensorflow 2.0

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportpandasaspdimportgymfrommatplotlibimportpyplotaspltimportos#设置随机数种子SEED

炸机狂魔·2022-12-08 22:21

R语言-影像组学数据处理

使用R语言对影像组学数据进行处理测试数据library(caret);library(glmnet);library(pROC)set.seed(123456)data<-read.csv("data.csv

dr_yingli·2022-12-08 16:52

产生m个4位数的验证码1

PTA—产生m个4位数的验证码1同一行中输入m和n二个正整数，n作为seed种子，产生一个4位的随机数验证码，该随机数作为下一个seed种子，再产生一个4位随机数验证码…直至产生m个随机数验证码。

星晴z·2022-12-08 15:54

matplotlib text 文字处理

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Fixingrandomstateforreproducibilitynp.random.seed(19680801

chuanglongquan4694·2022-12-08 15:46

python类怎么实例化rnn层_深度学习之python实现RNN

#用python实现RNN#用RNN学习二进制加法：1.学习当前位的加法；2.学习关于前一位的进位importcopy,numpyasnpnp.random.seed(0)defsigmoid(inX)

有栖部羅援時·2022-12-08 12:21

python3画直方图出现“Polygon‘ object has no property ‘normed”

直方图原程序importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(0)mu,sigma=100,20#均值和标准差a=np.random.normal

心际花园·2022-12-08 09:12

DataFrame的行列转置

示例：importpandasaspdfrompandasimportDataFrameimportnumpyasnpnp.random.seed(0)matrix=np.random.rand(3,4

Andrew_SJ·2022-12-08 07:07

关系抽取详解

最著名的两个算法是（booststrap（原始）和booststrap（snowball）基于无监督的方法前两个方法在命名实体识别中说过，这节主要说基于半监督的方法3.booststrap（原始）首先：我们有seedtuple

账户不存在·2022-12-08 04:48

onnx runtime参考

onnxruntimeexampleimportonnximportonnxruntimeasortimportnumpyasnpimporttimedefgenerate_test_data(input_shapes,input_dtypes,seed

Luchang-Li·2022-12-08 04:07

Pytorch 如何固定随机种子，让两次实验结果一致

解决方案：np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)#CPU随机种子确定torch.cuda.manual_seed(seed)#GPU随机种子确定torch.cu

夏夜为最·2022-12-08 02:05

pytorch 固定随机数种子

pytorch随机种子固定：defsetup_seed(seed=0):importtorchimportosimportnumpyasnpimportrandomtorch.manual_seed(seed

清纯世纪·2022-12-08 02:00

固定住深度模型训练中的所有随机种子

1.为了进行论文复现，或者进行模型的改进，固定住随机种子十分必要，不然所作的改进的提升效果无从知晓，以下代码可以确保每次训练的过程一摸一样defseed_torch(seed=42):seed=int(

好人就是拉风·2022-12-08 02:28

【算法】机器学习中固定随机数种子

defset_seed(seed=1024):random.seed(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)#currentCPUtorch.cuda.manual_seed

清心寡欲丶·2022-12-08 02:26

训练模型时固定随机种子以保证训练结果一致

defseed_everything(seed):random.seed(seed)os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed

Naijiaaa·2022-12-08 02:52

固定torch训练过程中的随机种子

在使用pytorch进行深度学习训练过程中，经常会遇到需要复现的场景，这个时候如果在训练之前没有固定随机数种子的话，每次训练往往都不能复现参数，下面的seed_everything函数可以帮助我们在深度学习训练过程中固定随机数种子

Chaos_Wang_·2022-12-08 02:47

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