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R语言set.seed()用法

R语言set.seed()用法 set.seed()...用于设定随机数种子,让产生的随机数能够再次出现 set.seed()用于设定随机数种子,一个特定的种子可以产生一个特定的伪随机序列,...这个函数的主要目的,是让模拟能够可重复出现,因为很多时候我们需要取随机数,但这段代码再跑一次的时候,结果就不一样了,如果需要重复出现同样的随机结果的话,就可以用set.seed()。...set.seed( ) 括号的数只是一个编号,作为标记使用,取值可以随意 当以后需要取得与上次相同的随机数时, set.seed( ) 中填写回上面设置的值即可。...随机数一样 set.seed(1) x<-rnorm(5) #随机生成5个随机数 x #-0.6264538 0.1836433 -0.8356286 1.5952808 0.3295078

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    tf.set_random_seed()

    设置图级随机seed。依赖于随机seed的操作实际上从两个seed中获取:图级和操作级seed。 这将设置图级别的seed。...其与操作级seed的相互作用如下:如果没有设置图形级别和操作seed,则使用随机seed进行操作。...如果设置了图级seed,但操作seed没有设置:系统确定性地选择与图级seed一起的操作seed,以便获得唯一的随机序列。...如果没有设置图级seed,但是设置了操作seed:使用默认的图级seed和指定的操作seed来确定随机序列。如果图级和操作seed都被设置:两个seed联合使用以确定随机序列。...:为了使所有op产生的随机序列在会话之间是可重复的,请设置一个图级别的seed:a = tf.random_uniform([1], seed=1)b = tf.random_normal([1])#

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    Google发布强化学习框架SEED RL

    当前的框架 上一代的分布式强化学习代理(例如IMPALA)利用专门用于数值计算的加速器,充分利用了(无)监督学习多年来受益的速度和效率。RL代理的体系结构通常分为actor和learner。...RL Agent(例如IMPALA)的体系结构具有许多缺点: 与使用加速器相比,使用CPU进行神经网络推理的效率和速度要慢得多,并且随着模型变得越来越大且计算量越来越大,问题变得越来越严重。...SEED RL体系结构 SEED RL体系结构旨在解决这些缺点。...SEED RL的特点与性能 基于谷歌的TensorFlow 2.0框架,SEED RL的特点是能通过集中模型推理,来利用图形卡和TPU(张量处理单元)。...对于相同的速度,IMPALA需要的CPU是SEED RL的3-4倍。 ? 通过针对现代加速器进行优化的架构,自然会增加模型大小,以提高数据效率。

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    Python学习——Numpy.random.seed()的用法

    函数np.random.seed(n)解释 功能:用于生成指定随机数。 参数:seed(n)中的参数n比喻成“堆”,seed(5)表示第5堆,n的数值基本可以随便设置。...设置的seed(n)仅一次有效。...(也有人比喻seed(n)里的n为一个盛有随机数的“聚宝盆”,一个数字代表一个“聚宝盆”,当我们设置相同的seed()时,“聚宝盆”就是一样的,所以每次取出的随机数就会相同。) 2....用法 np.random.seed(n)可以按照顺序产生一组固定的数组,如果使用相同的seed()值,则每次生成的随机数都相同;如果不设置这个值,那么每次生成的随机数不同。...注意:需要每次调用的时候都seed()一下,表示种子相同,从而生成的随机数相同。 例1:只调用一次seed(),两次产生的随机数不同。

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    Numpy.random.seed()和numpy.random.RandomState()用法

    Numpy.random.seed() 设置seed()里的数字就相当于设置了一个盛有随机数的“聚宝盆”,一个数字代表一个“聚宝盆”,当我们在seed()的括号里设置相同的seed,“聚宝盆”就是一样的...,那当然每次拿出的随机数就会相同(不要觉得就是从里面随机取数字,只要设置的seed相同取出地随机数就一样)。...如果不设置seed,则每次会生成不同的随机数。(注:seed括号里的数值基本可以随便设置哦) 但是有时候你明明设置了seed()没有变,但生成的随机数组还是不同,这是怎么回事呢?...为什么会不一样,我不是已经设置了seed没变么?...我们只需要再输入一遍np.random.seed(0)就好了,请看: np.random.seed(0) np.random.rand(4,3) Out[362]: array([[0.5488135

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    字节跳动Seed-TTS:AI语音合成技术的革命

    而字节跳动的Seed Team,通过其Seed-TTS模型,将这一技术推向了新的高度。 什么是Seed-TTS? Seed-TTS是由字节跳动Seed Team研发的一系列TTS模型。...这一架构使得Seed-TTS在处理语音合成时更为高效和精准。 实验与评估 Seed-TTS在多个任务上进行了评估,包括零样本语音上下文学习、说话人微调和情绪控制。...实验结果显示,Seed-TTS在自然度、稳定性和可控性上均表现出色。 零样本上下文学习:在客观和主观测试中,Seed-TTS的表现与真人语音相近,甚至难以区分。...说话人微调:通过微调,Seed-TTS能够更准确地模仿特定说话人的声音特性。 应用场景 Seed-TTS的应用场景广泛,包括但不限于个人智能助理、视频游戏配音、有声书制作、跨语言TTS、语音转换等。...未来展望 随着技术的不断进步,Seed-TTS有望在更多领域发挥重要作用,为人们提供更加丰富、自然的语音交互体验。

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    弱监督语义分割论文SEC详解(2016-ECCV):Seed, Expand and Constrain

    其中, seed: 即seed cues,一般使用CAM[1]方法对分割物体进行定位,首先找到物体的位置,要求定位准确,一般找到的位置十分小,不能直接当监督信息,需要根据seed对区域进行扩张 Expand...:即在seed的基础上扩张seed cues区域,使被标记为object label的像素越来越多,可视化出来的物体区域越来越大,如果只有seed 和expand,那随着网络的训练,masks区域会不断增大...生成前景类的cues; 背景seed cues: 使用显著性检验方法,选择阈值为10%得到背景类的cues,将不同类堆叠在同一个map中则生成seed cues; 优点:定位准确 缺点:seed cues...2、Expansion Loss : 由CAM方法生成的初始Seed cues虽然准确但是小而稀疏,不能直接作为分割mask,作者设计expand分支网络,在seed cues的基础上,扩张分割区域,即扩张确定...3,constrain loss 如果仅仅有seed loss 定位,expand loss 扩展seed 区域,而不加以限制的话,分割网络预测的分割图很容易便会超出物体实际的边界,造成较低的性能。

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    分子生物学 | miRNA的根源区seed region

    ✴️今天我们简单介绍一下seed region,以及重点讨论它的中文翻译问题。 ---- seed region 什么是miRNA的seed region?...这个互补关系是 miRNA 结合到靶位点的关键,它可以导致靶位点 RNA 的降解或转录抑制 seed region 这个概念很好理解,简单来说就是miRNA与mRNA结合的部分,称为seed region...因为英文和中文是有差距的,英文中的seed有着其自身的语境和文化背景,我们不能直接用“种子”这个宽泛的称呼去理解它 于是我去朗文词典( LONGMAN )中去搜索了seed这个词的含义: 我发现,seed...❌ 并且如果我们用种子区来称呼seed region,那么我们每次接触种子区这个概念时,脑海里的第一反应会经过两个步骤: 想象到“种子”一词所代表的具象概念 将你脑海里所想的这个具象概念类比到seed...所以我们如果我们用根源区来称呼seed region,我们可以直接联想到seed region的性质,不仅使得seed region这个概念拥有更丰富的抽象意义,便于我们进一步理解,并且相对于种子区而言

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