numpyの乱数シード

Question

numpy.random.seed(7) 

さまざまな機械学習とデータ解析のチュートリアルでは、このシードセットに異なる番号が付いていました。それは特定の種子番号を選ぶのに本当の違いを生みますか？または任意の数は問題ありませんか？シード番号を選択する目的は、同じ実験の再現性にあります。

Answer 1

同じシードを指定すると、プログラムを実行するたびに同じ結果が得られます。これは、同じ結果を何度も確実に確実に得るための開発/テストの際に役立ちます。

アプリが「プロダクション中」の場合、現在の時間（予測不能なもの）のような動的なものにシードソースを変更して、「標準的なランダム動作」にします。シードを供給しないと、多くのジェネレータは、いくつかのエポックから現在の時間（ミリ秒）をデフォルトにします。

実際の数は関係ありません。私はそれを覚えておいてから習慣から学んだID番号（9桁）を使用しますが、再現性がある場合は短い2桁の番号を使って素早くテストします。