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...
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...
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...
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 ...
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...
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....
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: 1. 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 ...
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函数——tf.set_random_seed（seed）设置图级随机seed。依赖于随机seed的操作实际上从两个seed中获取：图级和操作级seed。这将设置图级别的seed。其与操作级seed的相互作⽤如下：1.如果没有设置图形级别和操作seed，则使⽤随机seed进⾏操作。2.如果设置了图级seed，但操作seed没有设置：系统确定性地...
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...