python随机种子seed的作用(强化学习常用到)_汀、的博客-CSDN博客先上代码import mathimport gymfrom gym import spaces, loggerfrom gym.utils import seedingimport numpy as npclass CartPoleEnv(gym.Env): def __init__(self): super().__init__() self.seed() def seed(self, seed=None): #sehttps://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/123482020?spm=1001.2014.3001.5501

首先导入库:

  1. # 导入模块
  2. import random
  3. import numpy as np
  4. import tensorflow as tf
  5. import torch
  6. import time

下面先展示python内置random函数numpy中的random函数tensorflowpytorch中常见的seed使用方式(注:pytorch仅以CPU为例):

  1. seed = 1
  2. random.seed(seed)
  3. np.random.seed(seed)
  4. tf.random.set_seed(seed)
  5. torch.manual_seed(seed)
  6. list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
  7. a = random.sample(list,5)
  8. b = np.random.randn(5)
  9. c = tf.random.normal([5])
  10. d = torch.randn(5)
  11. print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()))
  12. print('python内置输出:',a)
  13. print('*' * 60)
  14. print('numpy输出:',b)
  15. print('*' * 60)
  16. print('tensorflow输出:',c)
  17. print('*' * 60)
  18. print('pytorch输出',d)
  19. # 第一次运行输出:
  20. 2021-01-17 17:51:36
  21. python内置输出: [3, 2, 9, 1, 4]
  22. ************************************************************
  23. numpy输出: [ 1.62434536 -0.61175641 -0.52817175 -1.07296862 0.86540763]
  24. ************************************************************
  25. tensorflow输出: tf.Tensor([-1.1012203 1.5457517 0.383644 -0.87965786 -1.2246722 ], shape=(5,), dtype=float32)
  26. ************************************************************
  27. pytorch输出 tensor([ 0.6614, 0.2669, 0.0617, 0.6213, -0.4519])
  28. # 第二次运行输出:
  29. 2021-01-17 17:52:10
  30. python内置输出: [3, 2, 9, 1, 4]
  31. ************************************************************
  32. numpy输出: [ 1.62434536 -0.61175641 -0.52817175 -1.07296862 0.86540763]
  33. ************************************************************
  34. tensorflow输出: tf.Tensor([-1.1012203 1.5457517 0.383644 -0.87965786 -1.2246722 ], shape=(5,), dtype=float32)
  35. ************************************************************
  36. pytorch输出 tensor([ 0.6614, 0.2669, 0.0617, 0.6213, -0.4519])

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