np.random.seed(1000)

您好，np.random.seed(1000) 这行代码的意思是：设置 NumPy 伪随机数生成器的种子（Seed）。

它的核心作用是确保您代码中的随机性是可复现的（Reproducible）。

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💡 为什么需要设置 Seed？

在深度学习中，很多操作都涉及随机性：

1. 权重初始化： np.random.normal() 或 np.random.rand() 等函数用于随机初始化模型的权重（您代码中的 Linear 层）。
2. Dropout： 在训练过程中随机失活神经元（您的 Dropout 层）。
3. 数据打乱： 在每个 Epoch 开始时打乱数据集（您的 DataLoader 中的 shuffle=True）。

如果没有设置 seed，每次运行程序时，这些随机操作都会生成不同的随机数。

场景	不设置 seed	设置 seed (np.random.seed(1000))
您自己运行	每次运行，模型的初始权重都不同，训练结果（准确率、损失）也会有差异。	无论您运行多少次，模型的初始权重和所有随机操作的序列都是完全相同的。
分享给他人	他人无法复现您的精确结果。	保证了实验的可复现性，他人可以得到与您完全相同的训练结果。

🔍 原理

计算机生成的随机数其实是伪随机数。它们是通过一个复杂的数学公式计算出来的，这个公式的起始值就是种子（Seed）。

• 当您调用 np.random.seed(1000) 时，您将起始值设为了 $1000$。
• 从那一刻起，所有后续的 np.random 调用都会从 $1000$ 开始，按照相同的序列生成随机数。

所以，np.random.seed(1000) 本身并不生成随机数，它的作用是控制后续随机数的生成过程。

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🔧 如何在您的代码中使用？

为了保证您的整个框架（包括权重初始化、Dropout、数据打乱等）都可复现，您应该将这行代码放在程序的最开始。

import numpy as np
# ... 其他导入

# 放在所有涉及随机操作的代码之前
np.random.seed(1000) 
# 注意：在较新的版本中，您可能还需要设置 Python 自身的 random 模块和操作系统的哈希种子，
# 但对于 NumPy 为主的框架，设置 np.random.seed(1000) 是最关键的一步。

# ... 后续加载数据、定义模型、训练 ...

总结： np.random.seed(1000) 就像给您的随机过程一个固定的起点，保证您的实验结果稳定可靠。