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...
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...
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。
np.random.seed(42)# 设置numpy随机数种子tf.random.set_seed(42)# 设置tensorflow随机数种子# 生成训练数据x = np.linspace(-1,1,100) x = x.astype('float32') y = x * x +1+ np.random.rand(100)*0.1# y=x^2+1 + 随机噪声x_train = np.expand_dims(x,1)# 将一维数据扩展为二维y_tra...
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。
np.random.seed(42) # 设置numpy随机数种子 tf.random.set_seed(42) # 设置tensorflow随机数种子 # 生成训练数据 x = np.linspace(-1, 1, 100) x = x.astype('float32') y = x * x + 1 + np.random.rand(100)*0.1 # y=x^2+1 + 随机噪声 ...
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...
然而,在使用tf.random.set_seed()时,可能会遇到TypeError:“int”对象不可调用的错误。这个错误通常是由于在调用tf.random.set_seed()时传入了一个整数对象而不是一个函数对象。正确的用法是将一个整数作为参数传递给tf.random.set_seed(),而不是调用整数对象。例如,可以使用以下代码来设置随机种子: tf....
在tensorflow 中，随机操作依赖于两个不同的种子：一个全局种子，由tf.set_random_seed设置，一个操作...
np.random.seed(seed) data_dir = pathlib.Path('data/mini_speech_commands') commands = np.array(tf.io.gfile.listdir(str(data_dir))) commands = commands[commands !='README.md']#print('Commands:', commands)filenames = tf.io.gfile.glob(str(data_dir) +'/*/*') ...