Args.seed 数字并不代表产生随机数的多少,比如等于2,并不代表产生第三个随机数的时候会和第一个一样,所以args.seed可以只看做一个编号,只有编号没有变,那么执行一次,就会产生和之前一样的随机数。
import torch
import numpy as np
if __name__ == '__main__':
# Example of target with class indices
np.random.seed(2)
torch.manual_seed(3)
a = np.random.randn(3,3)
b = np.random.randn(3,3)
A = torch.randn(3, 3)
B = torch.randn(3, 3)
print(f'a and b are {a} {b}')
print(f'A and B are {A} {B}')
np.random.seed(2)
torch.manual_seed(3)
c = np.random.randn(3, 3)
d = np.random.randn(3, 3)
C = torch.randn(3, 3)
D = torch.randn(3, 3)
print(f'c and d are {c} {d}')
print(f'C and D are {C} {D}')
np.random.seed(2)
torch.manual_seed(3)
e = np.random.randn(3, 3)
f = np.random.randn(3, 3)
g = np.random.randn(3, 3)
E = torch.randn(3, 3)
F = torch.randn(3, 3)
G = torch.randn(3, 3)
print(f'e,f and g are {e} {f} {g}')
print(f'E,F and G are {E} {F} {G}')
结果输出如下:
a and b are [[-0.41675785 -0.05626683 -2.1361961 ]
[ 1.64027081 -1.79343559 -0.84174737]
[ 0.50288142 -1.24528809 -1.05795222]] [[-0.90900761 0.55145404 2.29220801]
[ 0.04153939 -1.11792545 0.53905832]
[-0.5961597 -0.0191305 1.17500122]]
A and B are tensor([[ 0.8033, 0.1748, 0.0890],
[-0.6137, 0.0462, -1.3683],
[ 0.3375, 1.0111, -1.4352]]) tensor([[ 0.9774, 0.5220, 1.2379],
[-0.8646, 0.2990, 0.4192],
[-0.0799, 0.9264, 0.8157]])
c and d are [[-0.41675785 -0.05626683 -2.1361961 ]
[ 1.64027081 -1.79343559 -0.84174737]
[ 0.50288142 -1.24528809 -1.05795222]] [[-0.90900761 0.55145404 2.29220801]
[ 0.04153939 -1.11792545 0.53905832]
[-0.5961597 -0.0191305 1.17500122]]
C and D are tensor([[ 0.8033, 0.1748, 0.0890],
[-0.6137, 0.0462, -1.3683],
[ 0.3375, 1.0111, -1.4352]]) tensor([[ 0.9774, 0.5220, 1.2379],
[-0.8646, 0.2990, 0.4192],
[-0.0799, 0.9264, 0.8157]])
e,f and g are [[-0.41675785 -0.05626683 -2.1361961 ]
[ 1.64027081 -1.79343559 -0.84174737]
[ 0.50288142 -1.24528809 -1.05795222]] [[-0.90900761 0.55145404 2.29220801]
[ 0.04153939 -1.11792545 0.53905832]
[-0.5961597 -0.0191305 1.17500122]] [[-0.74787095 0.00902525 -0.87810789]
[-0.15643417 0.25657045 -0.98877905]
[-0.33882197 -0.23618403 -0.63765501]]
E,F and G are tensor([[ 0.8033, 0.1748, 0.0890],
[-0.6137, 0.0462, -1.3683],
[ 0.3375, 1.0111, -1.4352]]) tensor([[ 0.9774, 0.5220, 1.2379],
[-0.8646, 0.2990, 0.4192],
[-0.0799, 0.9264, 0.8157]]) tensor([[ 0.4952, -0.1643, -0.6780],
[-1.0591, 0.7477, 0.2389],
[-0.3922, 0.1519, -1.1837]])
文章浏览阅读1.6k次。安装配置gi、安装数据库软件、dbca建库见下:http://blog.csdn.net/kadwf123/article/details/784299611、检查集群节点及状态:[root@rac2 ~]# olsnodes -srac1 Activerac2 Activerac3 Activerac4 Active[root@rac2 ~]_12c查看crs状态
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