需要注意的是,tf.set_random_seed()仅对TensorFlow库中的随机数生成函数有效,对Python标准库random和NumPy等第三方库中的随机数生成函数无效。 作用范围与区别 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ran...
通过tf.set_random_seed设定种子数,后面定义的全部变量都可以跨会话生成相同的随机数。 * 例子: tf.reset_default_graph() 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 the same# sequences of ...
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情况...
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...
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
tf.set_random_seed(1234) tf.zeros(()) # new op added before generate = tf.random_uniform(()) with tf.Session() as sess: print(generate.eval()) # 0.29252338 但是,如果一个节点是在之后创建的,它不会影响操作种子: import tensorflow as tf ...
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，一个操作种子，作为...
set_random_seed) # tf.set_random_seed(1234) a = tf.random_uniform([1], seed=1) b = tf.random_normal([1], seed=2) 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(sess...
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...