主人,未安装Flash插件,暂时无法观看视频,您可以… tf.set_random_seed 知识 野生技能协会 python tensorflow 深度碎片发消息 As Simple As Possible 【建模赚钱】每天建模一小时,挑战接外包赚钱! 018Python数据分析random.seed() 乾袋子课程 9304 参与「万物皆可纪录」活动,赢18万奖励金...
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机数。 例子: tf.reset_default_graph()#函数用于清除默认图形堆栈并重置全局默认图形 tf.set_random_seed(1)#设置全局随机种子 a= tf.random_normal([1],...
可以看出在TensorFlow 2.0以后的版本中,a设置了seed=1之后,在不同的会话(session)中a产生的随机数是一致的,而b在不同的会话(session)中产生的随机数也是一致的。 二、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...
random seed操作其实分为两种:graph-level(图级)和op-level(操作级),随机数生成种子是在数据流图资源上运作的,接下来让我具体介绍它们。 第一种情况:要在Session中生成不同的序列,请既不设置图级别也不设置op级别种子: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 a=tf.random_uniform([1]) b=tf.random...
random seed操作其实分为两种:graph-level(图级)和op-level(操作级),随机数生成种子是在数据流图资源上运作的,接下来让我具体介绍它们。 第一种情况:要在Session中生成不同的序列,请既不设置图级别也不设置op级别种子: 1 2 3 4 5 6 7 8 9
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...
tf.random.set_seed(1234) print(tf.random.uniform([1]))# generates 'A1'print(tf.random.uniform([1]))# generates 'A2' 我们在上面的tf.random.uniform的第二次调用中得到 'A2' 而不是 'A1' 的原因是因为第二次调用使用了不同的操作种子。
我工作中的技术栈主要是 React + TypeScript，这篇文章我想总结一下如何在项目中运用 React 的一些技巧...
9、tf.random_normal(shape,mean=0.0,stddev=1.0,dtype=tf.float32,seed=None,name=None) 返回一个tensor其中的元素的值服从正态分布。 seed: A Python integer. Used to create a random seed for the distribution.Seeset_random_seedfor behavior。
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...