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) a = tf.random_uniform([1]) b = tf.random_normal([1])# Repeatedly running this block with the same graph will generate different# sequences
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 TensorFlow 使用相同的tf.random.uniform内核(即内部表示)以相同的参数调用它,并且内核维护一个内部计数器,每次执行时都会递增,产生不同的结果。 调用tf.random.set_seed将重置任何此类计数器: tf.random.set_seed(1234) print...
从上面的介绍可以看出,random.seed(), numpy.random.seed(),和 tf.set_random_seed() 三个函数的作用范围是不同的。random.seed()仅对Python标准库random中的函数有效,numpy.random.seed()仅对NumPy库中的随机数生成函数有效,而tf.set_random_seed()仅对TensorFlow库中的随机数生成函数有效。因此,在实际应用中...
这tf.set_random_seed(interger) 中不同的interger没有什么不同,只是相同的interger每次生成的序列是固定的。
tf.set_random_seed(1234) generate = tf.random_uniform(()) tf.zeros(()) # new op added after with tf.Session() as sess: print(generate.eval()) # 0.96046877 显然,就像您的情况一样,如果您生成多个操作,它们将具有不同的种子: import tensorflow as tf ...
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...
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。
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]...
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...