1 隨機種子
計算機所謂的亂數其實是偽亂數，所謂的‘偽’，意思是這些數其實是有規律的，只不過因為演算法規律太復雜，很難看出來，
但是再復雜的演算法都要一個初始值，如果沒有一個初始值，他也不能憑空制造一系列的亂數出來，那我們說的隨機種子seed（）就是這個初始值，
讓我們看看random亂數是怎么生成的：我們將這套復雜的生成亂數演算法看成一個黑盒，把我們準備好的種子扔進去，它會返給你兩個東西，一個是你想要的亂數，另一個是保證能生成下一個亂數的新的種子，然后我們把新的種子放進黑盒，又得到一個新的亂數和一個新的種子，從此在生成亂數的路上越走越遠，得到越來越多的亂數，
也就是說，一樣的隨機種子，出來的亂數是一樣的，以下圖為例：
我們對隨機種子的設定放在了回圈里面，每次執行回圈都旗幟鮮明地告訴黑盒：“我的隨機種子是1”，那么很顯然：同一個黑盒，同一個隨機種子，自然得到的是同一個亂數，
把對隨機種子的設定放在了回圈外面，他只在第一次回圈的時候明確地告訴黑盒：“我的隨機種子是1”，那么也很顯然：從第二次回圈開始，黑盒用的就是自己生成的新隨機種子了，
2 不同的庫設定隨機種子
2.1 random
import random
random.seed(2021)2.2 numpy
import numpy as np
np.random.seed(2021)2.3 torch
2.3.1 cpu的隨機種子
import torch
torch.manual_seed(2021)2.3.2 gpu的隨機種子
import torch
torch.cuda.manual_seed(2021)
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