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...
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# sequences of 'a' and 'b'.print("Session 1")withtf.Session()assess1:print(sess1.run(a))# generates 'A1'print(sess1.run(a...
np.random.seed(116) np.random.shuffle(x_train) np.random.seed(116) np.random.shuffle(y_train) tf.random.set_seed(116) # 逐层搭建网络结构 """ 使用了单层全连接网络,第一个参数表示神经元个数,第二个参数表示网络所使用的激活函数,第三个参数表示选用的正则化方法。 """ model = tf.keras.mod...
y_train=datasets.load_iris().target np.random.seed(116) np.random.shuffle(x_train) np.random.seed(116) np.random.shuffle(y_train) tf.random.set_seed(116) inputs=tf.keras.Input(shape=[4,]) outputs=tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax',kernel_regularizer=tf.keras.regularizers....
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...
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。
tf.set_random_seed() 是TensorFlow库中的一个函数,用于设定TensorFlow随机数生成器的种子。设定了种子后,TensorFlow随机数生成器将会产生一系列固定的随机数序列。这意味着,在给定相同种子的情况下,多次运行程序将会得到相同的TensorFlow随机数序列。需要注意的是,tf.set_random_seed()仅对TensorFlow库中的随机数生成函...
tf.random.set_seed() 函数用于设置 TensorFlow 的随机种子,以确保每次运行代码时生成的随机数序列是一致的。这个函数接受一个整数作为参数,表示随机种子。 如果你遇到了 TypeError: "int" object is not callable 错误,这通常是因为你在代码中错误地将一个整数当作函数来调用。这种错误可能是由于以下几种...
要为跨会话生成一个可操作的序列,请为op设置seed: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: AI检测代码解析 a = tf.random_uniform([1], seed=1) b = tf.random_normal([1]) # Repeatedly running this block with the same graph will generate the same ...
我正在尝试生成 N 组独立的随机数。我有一个简单的代码,它显示了 3 组 10 个随机数的问题。我注意到即使我使用 tf.set_random_seed 来设置种子,不同运行的结果看起来也不一样。非常感谢任何帮助或意见。