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 ...
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: 1. 导入相关的...
Python tf.keras.utils.set_random_seed用法及代码示例设置程序的所有随机种子(Python、NumPy 和 TensorFlow)。 用法 tf.keras.utils.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...
Tensorflow函数——tf.set_random_seed(seed) 设置图级随机seed。 依赖于随机seed的操作实际上从两个seed中获取:图级和操作级seed。 这将设置图级别的seed。 其与操作级seed的相互作用如下: 1.如果没有设置图形级别和操作seed,则使用随机seed进行操作。 2.如果设置了图级seed,但操作seed没有设置:系统确定性地选...
Tensorflow函数——tf.set_random_seed(seed)Tensorflow函数——tf.set_random_seed(seed)设置图级随机seed。依赖于随机seed的操作实际上从两个seed中获取:图级和操作级seed。这将设置图级别的seed。其与操作级seed的相互作⽤如下:1.如果没有设置图形级别和操作seed,则使⽤随机seed进⾏操作。2.如果设置...
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。 陈瑞一首《白狐》,讲述一段跨越千年的人妖恋,听一遍哭一遍!
在tensorflow 中,随机操作依赖于两个不同的种子:一个全局种子,由tf.set_random_seed设置,一个操作...
tf.set_random_seed(seed) 可使得所有会话中op产生的随机序列是相等可重复的。 例如: tf.set_random_seed(1234) a = tf.random_uniform([1]) b = tf.random_normal([1]) # Repeatedly running this block with the same graph will generate different ...
网络设定随机种子;设置随机种子 网络释义
'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。