我刚刚开始使用Theano,我想知道为什么第一次在gpu上创建共享变量似乎会影响numpy的随机数生成器。有时,这个初始的创建似乎提前了随机数生成器。
在这段代码中,我探索了以下测试用例:
import numpy
import theano
from theano.compile.sharedvalue import shared
import theano.sandbox.cuda as tcn
def make_cpu_shared():
#Create, but don't return/use shared variable on cpu
shared(t
像R一样,我希望为整个脚本/会话全局设置一个随机种子,而不是每次执行函数或运行模型时都必须调用随机种子函数。我知道sci-kit learn使用numpy RNG,但也找不到全局设置它的方法。
我在这里读过几篇关于这个主题的帖子,比如这个:
它解释了两个RNG类之间的区别,但没有说明如何全局设置它。
除了每次我希望输出相同时调用随机种子之外,没有其他方法可以做到这一点吗?
## Random Library
import random
##### Random seed given
random.seed(42)
print(random.random()) #will generate a
当使用Python并行化CPU密集型任务时,看起来工作进程使用的内存是累积的,而不是释放的。我试着简化这个问题: import numpy as np
from multiprocessing.pool import ThreadPool
def worker(x):
# Bloat the memory footprint of this function
a = x ** x
b = a + x
c = x / b
return hash(c.tobytes())
tasks = (np.random.rand(1000, 1000) f
import numpy as np
rng=np.random.RandomState(123)
for i in np.arange(1,21):
number=2**i
heads_tails=rng.randint(0,2,size=number)
ptails=np.mean(heads_tails)
print("Number of tosses:",number,"---","Probability of Tails:%.2f"%(ptails*100),"%","---
我是用c++编程的两周新手,但要使这段代码按预期工作,我面临着挑战。我的目标是生成非重复的随机数。这是代码的一部分,
unsigned long seed = time(NULL);
int gsmNun (int l, int h)
{
srand(seed);
int user_phone = rand()%h+l;
return user_phone;
}
int main()
{
int z = gsmNun(70000000, 99999999);
for(int i=0; i<20; i++)
{
cout
from random import seed,random
for i in range(21):
if i%3==0:
seed(10)
if i%2==0:
random()
else:
random()
使用上面的代码,结果是
0.5714025946899135
0.4288890546751146
0.5780913011344704
0.5714025946899135
0.4288890546751146
0.5780913011344704
0.5714025946899135
0.42888
clear all
close all
no_of_processors=5;
task_matrix=zeros(no_of_processors,3);
for i=1:no_of_processors
Burst_time=randi(20);
% Priority = minValue + (maxValue-minValue)*randi(5);
Priority=randi(5);``
task_matrix(i,:)=[i Burst_time Priority];
end
disp('Processors Burst_time Priority');
我正在使用角和木星笔记本,并希望使我的结果可重复每次我运行它。这是我使用https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/的教程。我用堆叠的LSTM复制了他的代码,内存在批次之间。
这是我在朱庇特笔记本中的cell1,我只使用CPU来避免GPU带来的随机性,确保每次都能复制相同的结果。
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # se
我有一个模拟,它要求每次迭代生成N随机数。然而,N取决于仿真的状态。由于N不同,下面对numpy.random()的调用会产生不同的结果。但是,我希望以下对numpy.random()的调用不受N的影响。
我一直通过以下方法来解决这个问题:(1)在numpy.random()调用之前生成一个大的随机整数,然后(2)在numpy.random()调用之后将这个随机种子设置为这个整数(见下文)。然而,这似乎很笨拙。
是否有更好的方法来控制there .随机的不受size参数影响的状态?
import numpy as np
N=10
# set seed
np.random.seed(0)
# g
目前,我在PHP脚本中使用以下查询:
SELECT * FROM `ebooks` WHERE `id`!=$ebook[id] ORDER BY RAND() LIMIT 125;
数据库的最大大小约为2500行,但我了解到随着数据库中数据的增长,ORDER BY RAND()最终会减慢处理时间。
因此,我正在为我的查询寻找一种替代方法,以使事情仍然顺利运行。
此外,我注意到ORDER BY RAND()并没有真正对行进行随机化,因为我经常看到它遵循某种模式,这种模式有时会重复一次又一次。
有没有什么方法可以真正随机化这些行呢?
对于相同的种子,为什么random.random()与numpy.random()相比产生不同的随机值。我的理解是,他们都使用Mersenne来生成随机值。
import random as rnd
import numpy as np
rnd.seed(1)
np.random.seed(1)
rnd.random()
np.random.rnd()
0.13436……
0.41702……