【Python】深度学习中随机数种子seed的种类和设置方式
在深度学习中，随机数种子（seed）用于确保实验的可复现性。设置随机数种子可以让你在后续的实验中获得一致的结果。在Python中，你可以通过多种方式设置随机数种子。
种类：
- 使用numpy库设置种子。
- 使用random库设置种子。
- 在PyTorch中设置种子。
- 在TensorFlow中设置种子。
设置方式：
- 使用numpy库设置种子：
import numpy as np
np.random.seed(0)- 使用random库设置种子：
import random
random.seed(0)- 在PyTorch中设置种子：
import torch
torch.manual_seed(0)- 在TensorFlow中设置种子：
import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(0)注意：在实际使用中，通常只需要在开始部分设置一次种子。如果在训练模型的过程中不希望每次迭代都产生不同的随机数，则不应该在训练循环中重复设置种子。如果需要在每个迭代中保持结果的可复现性，则应在每次迭代开始时设置种子。
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