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    2021-01-19 20:12:45
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    angular-seed
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    2018-09-05 15:20:45
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  • awesome-seed-rs:精选的与Seed相关的事物的清单
  • SEED-开源

    2021-07-11 03:12:11
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  • 官网仿真器驱动,适用于Seed 560V2仿真器,ccs环境支持3,3 版本
  • seed计算工具

    2018-03-17 14:28:18
    可根据dump生产的dat数据,计算seed值,配合mylock_builder.exe工具可生产mysriver.FST
  • python的seed和tensorflow的seed

    千次阅读 2018-04-16 08:52:15
    1、python seed 参考:http://www.runoob.com/python/func-number-seed.html 描述 seed() 方法改变随机数生成器的种子,可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。 语法 以下是 seed() 方法的语法: import ...

    1、python seed

    参考:http://www.runoob.com/python/func-number-seed.html

    描述
    seed() 方法改变随机数生成器的种子,可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。

    语法
    以下是 seed() 方法的语法:

    import random
    
    random.seed ( [x] )

    注意:seed(()是不能直接访问的,需要导入 random 模块,然后通过 random 静态对象调用该方法。

    参数
    x – 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理,你不必特别去设定seed,Python会帮你选择seed。

    返回值
    本函数没有返回值。

    实例
    以下展示了使用 seed(() 方法的实例:

    import random
    
    random.seed( 10 )
    print("Random number with seed 10 : ", random.random())
    
    # 生成同一个随机数
    random.seed( 10 )
    print("Random number with seed 10 : ", random.random())
    
    # 生成同一个随机数
    random.seed( 10 )
    print("Random number with seed 10 : ", random.random())
    
    random.seed( 9 )
    print("Random number with seed 10 : ", random.random())
    

    以上实例运行后输出结果为:

    Random number with seed 10 :  0.5714025946899135
    Random number with seed 10 :  0.5714025946899135
    Random number with seed 10 :  0.5714025946899135
    Random number with seed 10 :  0.46300735781502145

    2、tensorflow seed

    tensorflow中设置随机种子,可分为两类,图级seed和操作级seed,

    • 情况1:当没有设置图级seed和操作级seed时,生成的随机数是随机的
    • 情况2:当设置操作级seed时,生成的随机数是同一组随机数,没有设置操作级seed的操作,生成的随机数是随机的
    • 情况3:当设置图级seed, 将会生成同一组随机数,如果设置操作级seed又和情况2相同

    实例:

    import tensorflow as tf
    
    print('情况1:当没有设置图级seed和操作级seed时,生成的随机数是随机的 ')
    a = tf.random_uniform([1])
    b = tf.random_normal([1])
    print("Session 1")
    with tf.Session() as sess1:
        print(sess1.run(a))  # generates 'A1'
        print(sess1.run(a))  # generates 'A2'
        print(sess1.run(b))  # generates 'B1'
        print(sess1.run(b))  # generates 'B2'
    print("Session 2")
    with tf.Session() as sess2:
        print(sess2.run(a))  # generates 'A3'
        print(sess2.run(a))  # generates 'A4'
        print(sess2.run(b))  # generates 'B3'
        print(sess2.run(b))  # generates 'B4'
    
    print('情况2:当设置操作级seed时,生成的随机数是同一组随机数,没有设置操作级seed的操作,生成的随机数是随机的 ')
    a = tf.random_uniform([1], seed=1)
    b = tf.random_normal([1])
    # Repeatedly running this block with the same graph will generate the same
    # sequence of values for 'a', but different sequences of values for 'b'.
    print("Session 1")
    with tf.Session() as sess1:
        print(sess1.run(a))  # generates 'A1'
        print(sess1.run(a))  # generates 'A2'
        print(sess1.run(b))  # generates 'B1'
        print(sess1.run(b))  # generates 'B2'
    print("Session 2")
    with tf.Session() as sess2:
        print(sess2.run(a))  # generates 'A1'
        print(sess2.run(a))  # generates 'A2'
        print(sess2.run(b))  # generates 'B3'
        print(sess2.run(b))  # generates 'B4'
    
    print('情况3:当设置图级seed, 将会生成同一组随机数,如果设置操作级seed又和情况2相同')
    tf.set_random_seed(1234)
    a = tf.random_uniform([1])
    b = tf.random_normal([1])
    # Repeatedly running this block with the same graph will generate the same
    # sequences of 'a' and 'b'.
    print("Session 1")
    with tf.Session() as sess1:
        print(sess1.run(a))  # generates 'A1'
        print(sess1.run(a))  # generates 'A2'
        print(sess1.run(b))  # generates 'B1'
        print(sess1.run(b))  # generates 'B2'
    print("Session 2")
    with tf.Session() as sess2:
        print(sess2.run(a))  # generates 'A1'
        print(sess2.run(a))  # generates 'A2'
        print(sess2.run(b))  # generates 'B1'
        print(sess2.run(b))  # generates 'B2'
    

    打印:

    情况1:当没有设置图级seed和操作级seed时,生成的随机数是随机的 
    Session 1
    [ 0.33522117]
    [ 0.10670769]
    [-1.55416799]
    [-0.15553159]
    Session 2
    [ 0.08545518]
    [ 0.59008467]
    [-0.24251401]
    [-2.70422912]
    情况2:当设置操作级seed时,生成的随机数是同一组随机数,没有设置操作级seed的操作,生成的随机数是随机的 
    Session 1
    [ 0.23903739]
    [ 0.22267115]
    [ 2.52735877]
    [-0.62637132]
    Session 2
    [ 0.23903739]
    [ 0.22267115]
    [-0.48297331]
    [-0.01883096]
    情况3:当设置图级seed, 将会生成同一组随机数,如果设置操作级seed又和情况2相同
    Session 1
    [ 0.1211642]
    [ 0.41471958]
    [-1.76099801]
    [-1.82982743]
    Session 2
    [ 0.1211642]
    [ 0.41471958]
    [-1.76099801]
    [-1.82982743]
    
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    service_seed 服务
  • #固定随机种子 args.seed=31 #为CPU设置种子用于生成随机数,以使得结果是确定的 torch.manual_seed(args.seed) #为所有的GPU设置种子 torch.cuda.manual_seed_all(args.seed) #没有使用GPU的时候设置的固定生成的...

    #固定随机种子 args.seed=31
    #为CPU设置种子用于生成随机数,以使得结果是确定的
    torch.manual_seed(args.seed)
    #为所有的GPU设置种子
    torch.cuda.manual_seed_all(args.seed)
    #没有使用GPU的时候设置的固定生成的随机数
    np.random.seed(args.seed)

    展开全文
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