必应词典为您提供Set-random-seed的释义,网络释义: 设定随机种子;设置随机种子;
使用set_random_seed函数可以设置随机数生成器的种子,从而获得相同的随机结果。在Python中,可以使用以下步骤来使用set_random_seed函数获得相同的结果: 导入相关的库: 代码语言:txt 复制 import tensorflow as tf import random 设置随机数生成器的种子: 代码语言:txt ...
TheAttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘set_random_seed’ error occurs when trying to use the set_random_seed function in TensorFlow, which is intended to set the random seed in a TensorFlow session. This error suggests that the set_random_seed function is not available in...
'tf.compat.v1.set_random_seed' 与即刻模式兼容。但是,在 Eager 模式下,此 API 将设置全局种子,而不是默认图形的 graph-level 种子。在 TF2 中,此 API 更改为 tf.random.set_seed。 依赖随机种子的操作实际上是从两个种子中派生出来的:graph-level 和 operation-level 种子。这将设置 graph-level 种子。
为了使所有op产生的随机序列在会话之间是可重复的,请设置一个图级别的seed: tf.set_random_seed(1234) # 这里如果将1234改为其他数字的话,得到的随机序列的结果是不一样的。 a = tf.random_uniform([1]) b = tf.random_normal([1]) # Repeatedly running this block with the same graph will generate...
caffe.set_random_seed(cfg.RNG_SEED) caffe.set_mode_gpu() caffe.set_device(cfg.GPU_ID) 开发者ID:Ray930,项目名称:FaceNet,代码行数:7,代码来源:train.py 示例3: _init_caffe def_init_caffe(cfg):"""Initialize pycaffe in a training process. ...
可以看出设置了a设置了seed=1之后,在不同的Session中a产生的随机数是一致的,而b在不同的Session中产生的随机数是不一致的。 图级种子:tf.set_random_seed 如果不想一个一个的设置随机种子seed,那么可以使用全局设置tf.set_random_seed()函数,使用之后后面设置的随机数都不需要设置seed,而可以跨会话生成相同的随...
TensorFlow应用——tf.set_random_seed 的用法 一、会话级种子:seed 当在代码中使用了随机数,但是希望代码在不同时间或者不同的机器上运行能够得到相同的随机数,以至于能够得到相同的运行结果,那么就需要设置随机函数的seed 参数,对应的变量可以跨会话(session)生成相同的随机数。
检查set_random_seed 函数是否存在: 在TensorFlow 1.x 版本中,set_random_seed 函数通常用于设置全局随机种子,以确保实验的可重复性。 在TensorFlow 2.x 版本中,set_random_seed 函数已被弃用,取而代之的是 tf.random.set_seed() 函数。 如果你的 TensorFlow 版本是 2.x,那么你应该使用 tf.random.set_see...
set_random_seed( seed ) 参数 seed 整数,要使用的随机种子。 您可以使用此实用程序使几乎所有 Keras 程序都具有完全确定性。一些限制适用于涉及网络通信(例如参数服务器分布)的情况,这会产生额外的随机源,或者涉及某些非确定性 cuDNN 操作。 调用此实用程序等效于以下内容: import random import numpy as np ...