Question

当使用随机数生成器在Python代码中重现性时，推荐的方法似乎是构造单独的RandomState对象。不幸的是，像scipy.stats这样的基本软件包不能（据我所知）设置为使用特定的RandomState，而只使用numpy.random的当前状态。我目前的解决方法是使用上下文管理器来保存RNG的状态，然后在退出时重置它，如下所示：

class FixedSeed:
    def __init__(self, seed):
        self.seed = seed
        self.state = None

    def __enter__(self):
        self.state = rng.get_state()
        np.random.seed(self.seed)

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):
        np.random.set_state(self.state)

文档中有很多关于以任何方式更改状态的警告 - 上述方法一般是安全的吗？（从某种意义上说，更改是上下文的本地更改，而我的其余代码将不受影响）

Answer 1

numpy documentation声明：

set_state和get_state不需要使用任何随机 NumPy中的分布。如果手动改变内部状态，则用户应该确切地知道他/她在做什么。

这听起来很吓人。在一个公开的，有文件记录的界面上对这一警告的可能解释是“确切地知道”意味着“知道无缘无故地重新接种PRNG会严重降低随机性”。但是你知道你想要在你的上下文期间非常具体地减少随机性。

为了支持这个猜想，我查看了包含以下代码的numpy/test_random.py：

class TestSeed(TestCase):
    def test_scalar(self):
        s = np.random.RandomState(0)
        assert_equal(s.randint(1000), 684)
        s = np.random.RandomState(4294967295)
        assert_equal(s.randint(1000), 419)

因为他们确实需要确定性的结果。请注意，他们创建了np.random.RandomState的实例，但我在代码中找不到set_state()会破坏任何内容的指示。

如果有疑问，请编写一个

的测试套件

将默认RNG种植为固定值
检查默认RNG每次都返回相同的预期值
使用您的上下文管理器
确认生成了一个新的值序列
确认来自（1）的原始种子RNG继续发出其预期序列

Python：使用上下文管理器临时更改随机种子的危险？

1 个答案: