调用tf.random.set_seed将重置任何此类计数器: tf.random.set_seed(1234) print(tf.random.uniform([1], seed=1))# generates 'A1'print(tf.random.uniform([1], seed=1))# generates 'A2'tf.random.set_seed(1234) print(tf.random.uniform([1], seed=1))# generates 'A1'print(tf.random.uniform...
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...
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...
print(sess2.run(b)) # generates 'B4' 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...
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...
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
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
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。
在上述示例代码中,首先通过tf.random.set_seed函数设置了随机数种子为0,然后使用tf.random.uniform函数生成了一个形状为[10]的随机整数张量,取值范围为0到10000。最后,使用tf.unique函数去除了生成的随机数中的重复值,并打印了结果。 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云AI智能图像处理(https://cloud.tencent.com/product/...
tf.range(start, limit) ==> [0, 1, 2, 3, 4] 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。