设置随机数种子的作用
np.random.seed(42)
torch.manual_seed(42)
random.seed(42)这三行代码的作用是设置随机数种子，目的是保证程序运行时生成的随机数具有可重复性。具体解释如下：
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np.random.seed(42)- 为NumPy库的随机数生成器设置种子值为42
- 影响所有基于NumPy的随机操作（如
np.random.rand()）
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torch.manual_seed(42)- 为PyTorch框架的随机数生成器设置种子
- 控制神经网络权重初始化、数据打乱等操作的随机性
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random.seed(42)- 为Python内置的random模块设置种子
- 影响
random.randint()等基础随机函数
为什么用42？
这是一个常用示例值（源自《银河系漫游指南》），实际开发中可用任意整数。种子相同则每次运行生成的随机序列完全相同，这对以下场景至关重要：
- 科学实验的可复现性
- 机器学习模型训练的稳定性测试
- 调试随机性相关的程序错误
如果需要完全确定性结果，还需配合设置：
torch.backends.cudnn.deterministic = True # 保证CUDA卷积结果确定