Python入门 OrderedDict OrderedDict是一个dict子类，它保留将键值对（通常称为项）插入字典的顺序。在OrderedDict对象上进行迭代时，将按原始顺序遍历所有项目。如果更新现有键的值，则顺序保持不变。如果删除项目然后将其重新插入，则该项目将添加到字典的末尾。作为dict子类意味着它继承了常规词典提供的所有方法。OrderedDict还具有其他功能，您将在本教程中学习
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2024-01-28 01:35:16
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# Python的随机数与固定种子：确保结果可重复
在数据科学和机器学习领域，随机数生成是一个至关重要的概念。随机性常常被用于模拟、建模与算法的设计中。然而，如何在实验中确保结果的可重复性，并进行合适的调试和测试呢？这就需要使用到“固定随机种子”的技术。本文将详细讨论Python中如何利用随机种子，并通过代码示例演示其应用。
## 1. 随机数与随机种子
在计算机中，随机数是伪随机生成的，实
原创
2024-10-08 04:51:30
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最近观察到一个有趣的趋势，越来越多的人在学术界热衷于学习和应用PyTorch。在工业界，虽然仍有一些项目在延续使用之前的深度学习框架，但 PyTorch 的影响力也在逐渐渗透。对于昨天为什么没发文，原因很心酸。把 PyTorch 的这篇文章梳理好的时候，已经太晚了，又赶上了跨年，太不容易了。另外，细心的朋友会发现，我最近频繁在写 Pytorch 的文章，原因很简单：2024年是大模型应用落地的重要
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2024-10-21 18:29:48
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在处理机器学习模型时，Python 的 `DecisionTree` 通常会涉及到随机性，而为了确保每次运行时的结果一致，固定随机种子是一个必不可少的步骤。我将在这篇文章中描述如何在 Python 的 `DecisionTree` 中固定种子的问题，具体从背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等方面进行详细阐述。
### 用户场景还原
设想我们正在开展一个与信用评分相关的机器学习
这篇文章主要介绍了Python基础入门之seed()方法的使用,是Python学习当中的基础知识,需要的朋友可以参考下Python基础入门之seed()方法的使用seed() 设置生成随机数用的整数起始值。调用任何其他random模块函数之前调用这个函数。语法以下是seed()方法的语法：1 seed ( [x] )注意：此函数是无法直接访问的，所以需要导入seed模块，然后需要使用random静
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2023-07-06 22:07:32
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一，数据集Kaggle猫狗大战的数据集下载链接：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition二，导入resnet(以resnet18为例)from torchvision.models.resnet import resnet18
resnet = resnet18(pretrained=True)pretrained =
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2023-11-26 20:02:44
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基本函数unsqueeze(1)：扩充一个维度为一的维度out = out.unsqueeze(-1) # [B, L, Hs, 1]压缩维度为一的，即删除Squeeze（1）学习模型是看shape的变化,不是看参数,要灵活torch.size(x)取维度大小基本运算torch.cat()torch.cat([input,ht],-1)
word_input_cat = torch.cat([w
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2024-01-02 13:41:51
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原创
2022-11-17 00:00:42
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# encoding:utf-8
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.externals import joblib
# 原始数据
X = [[13, 2, 3, 4], [11, 2, 3, 4], [63, 2, 3, 4], [71, 2, 3, 4], [22, 2, 3, 4], [12, 2
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2024-08-12 12:33:42
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## 如何使用 `seed_everything' from 'pytorch_lightning.utilities.seed`
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何使用 `seed_everything' from 'pytorch_lightning.utilities.seed` 方法。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 内容 |
| --- | --- |
|
原创
2023-08-01 15:53:18
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作用：使得随机数据可预测。当我们设置相同的seed，每次生成的随机数相同。如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数
原创
2023-03-07 15:23:27
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random.seed(rand_seed)随机数种子，当使用random.seed(rand_seed)设定好种子
原创
2023-04-07 10:32:32
165阅读
2023-7-7更新：建议使用：可以使用以下语句代替下方麻烦的操作：import pytorch_lightning as pl
pl.utilities.seed.seed_everything(3407)但经过我的测试，好像pl的seed_everything函数比下方的代码应该更全一点。import torch
import numpy as np
import random
import
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2024-03-14 16:21:19
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Pytorch为什么总要设置随机种子在pytorch中总能看到以 第一行有个设置随机种子的函数？它到底有啥作用？def set_seed(seed=1):
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
torch.cuda.manual_seed(seed)参考博客： 1.随机种子是什么
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2023-08-10 21:07:42
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# 如何在Python复杂网络中使用seed
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何实现"seed在Python复杂网络中的作用"。首先，让我们来看看整个过程的步骤：
| 步骤 | 内容 |
| ------ | ------- |
| 步骤一 | 导入必要的库 |
| 步骤二 | 创建一个复杂网络 |
| 步骤三 | 设置seed值 |
| 步骤四 | 进行网络分析 |
## 步骤一：
原创
2024-06-23 04:14:52
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随机种子对于结果影响较大。在代码中固定了随机种子,固定随机种子主要用于调整超参数、改进模型结构、优化算法:为什么使用相同的网络结构，跑出来的效果完全不同，用的学习率，迭代次数，batch size 都是一样？固定随机数种子是非常重要的。但是如果你使用的是PyTorch等框架，还要看一下框架的种子是否固定了。还有，如果你用了cuda，别忘了cuda的随机数种子def seed_torch(seed)
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2023-08-08 13:26:59
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在用python时时常会看到如下代码：import numpy as npnp.random.seed(0)其中np.random.s次生成的随机数相同。如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数：...
原创
2022-07-04 20:35:49
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Random类 (java.util) Random类中实现的随机算法是伪随机，也就是有规则的随机。在进行随机时，随机算法的起源数字称为种子数(seed)，在种子数的基础上进行一定的变换，从而产生需要的随机数字。 相同种子数的Random对象，相同次数生成的随机数字是完全相同的。
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2023-08-19 23:49:05
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set.seed(）用于保证多次生成随机数的结果一致。 1、 par(mfrow = c(2,2)) a <- rnorm(10) plot(a, pch = 19, cex =2) b <- rnorm(10) plot(b, pch = 19, cex =2) set.seed(100) c < ...
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2021-11-02 20:03:00
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Design Compiler时一个约束驱动（constraint-driven）的综合工具，它的结果与设计者施加的约束条件密切相关。一、面积约束 进行面积的约束，也就是告诉DC综合的电路面积要在多少以内。在介绍约束命令之前，先了解一下面积的单位。面积的单位可以是:2输入与非门(2-input-NAND-gate)晶体管数目(Transistors)平方微米(Square micron
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2024-07-30 19:37:17
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