Python中使用theano.sandbox.rng_mrgMRG_RandomStreams()函数生成的随机数序列

在Python中使用Theano库生成随机数序列可以使用theano.sandbox.rng_mrg.MRG_RandomStreams类的实例化对象。这个类提供了生成随机数的方法，并且可以设置种子来确保生成的随机数序列的重复性。下面是一个使用theano.sandbox.rng_mrg.MRG_RandomStreams类生成随机数序列的例子：

import numpy as np
import theano
import theano.sandbox.rng_mrg

# 设置随机数生成器的种子
seed = 123
rng = np.random.RandomState(seed)

# 创建MRG_RandomStreams类的实例对象
random_gen = theano.sandbox.rng_mrg.MRG_RandomStreams(rng.randint(2**30))

# 使用随机数生成器生成随机数序列
random_sequence = random_gen.normal(size=(1000,))

# 打印前10个随机数
print(random_sequence[:10])

在上面的例子中，我们首先通过np.random.RandomState(seed)创建了一个随机数生成器rng，并设置了种子为123。然后，我们使用rng.randint(2**30)生成一个整数种子，并将其作为参数传递给MRG_RandomStreams类的实例化对象random_gen。接着，我们使用random_gen.normal(size=(1000,))方法生成一个长度为1000的随机数序列。最后，我们打印出了这个随机数序列的前10个数。

请注意，theano.sandbox.rng_mrg.MRG_RandomStreams类仅用于生成随机数序列，而不是作为神经网络训练的随机性基础。如果你想在神经网络中使用随机性，应该使用theano.tensor.shared_randomstreams函数来创建共享随机数生成器对象。