set_random_seed(1234) a = tf.random_uniform([1]) b = tf.random_normal([1]) with tf.Session() as sess1: print(sess1.run(a)) print(sess1.run(a)) print(sess1.run(b)) print(sess1.run(b)) with tf.Session() as sess2: print(sess2.run(a)) print(sess2.run(a)) print(...
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 # sequence of...
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 ...
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。 (py3p6) bash-3.2$ cat test.py import tensorflow as tf for i in range(3): tf.set_random_seed(1234) generate = tf.random_uniform((10,), 0, 10) with tf.Session() as sess: b...
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...
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.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。
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 ...
因为系统的不同，所以相应的安装往往也是需要根据系统的具体属性去选择相应的安装包，同时去学习相应教程的...
Cloud Studio代码运行 [[1,2],[[5,6],[3,4],==>[1,2],[5,6]][3,4]] 参数: value:将被打乱的张量. seed:一个Python整数.用于为分布创建一个随机种子.查看 tf.set_random_seed 行为. name:操作的名称(可选). 返回: 与value 具有相同的形状和类型的张量,沿着它的第一个维度打乱....