在今天的编程恐怖故事中…… 在 Python 文档的 random.seed() 定义中，我们被告知 "如果 a 是一个整数，它将被直接使用。" [1] 但是如果你用 3 或 -3 作为种子，你实际上会得到完全相同的 rng 对象，产生相同的流。（今天学到了）。在 nanochat 中，我使用符号作为（我认为是）获取不同 rng 序列的巧妙方法，用于训练/测试拆分。因此出现了棘手的错误，因为现在 train=test。 我在 cpython/Modules/_randommodule.c [2] 中找到了负责的 CPython 代码，在第 321 行我们看到注释： "这个算法依赖于数字是无符号的。所以：如果参数是 PyLong，使用它的绝对值。" 然后是 n = PyNumber_Absolute(arg); 这显式地对你的种子调用 abs() 使其为正，丢弃符号位。 但这个评论实际上也是错误的/误导性的。在底层，Python 调用的是梅森旋转算法 MT19937，该算法在一般情况下有 19937（非零）位状态。Python 将你的整数（或其他对象）信息 "分散" 到这些位中。原则上，符号位本可以用来增强状态位。这个算法并没有什么 "依赖于数字是无符号的"。做出了不包含符号位的决定（在我看来这是一个错误）。一个简单的例子可以是将 n 映射为 2*abs(n) + int(n < 0)。 最后，这引出了 Python 的 random 合同，这在文档中也没有完全说明。提到的合同是： 相同的种子 => 相同的序列。 但没有保证不同的种子会产生不同的序列。因此原则上，Python 并没有承诺例如 seed(5) 和 seed(6) 是不同的 rng 流。（尽管在许多应用中通常隐含地假设这一点。）实际上，我们看到 seed(5) 和 seed(-5) 是相同的流。你可能不应该使用它们来区分机器学习中的训练/测试行为。这是我最近遇到的更有趣的编程恐怖故事之一。下次再见。 [1] [2]