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...
观察是否将列表和非列表的类型相连。观察是否将列表和非列表的类型相连。观察是否将列表和非列表的类型相...
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 ...
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...
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。
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.random_crop(value, size, seed=None, name=None) tf.multinomial(logits, num_samples, seed=None, name=None) tf.random_gamma(shape, alpha, beta=None, dtype=tf.float32, seed=None, name=None) tf.set_random_seed(seed) constant value tensor ...
12、tf.random_shuffle(value,seed=None,name=None) 对value(是一个tensor)的第一维进行随机化。 [[1,2],[[2,3], [2,3],==>[1,2], [3,4]][3,4]] 13、tf.set_random_seed(seed) 设置产生随机数的种子。 To generate different sequences across sessions, set neither graph-level nor op-...
tf.set_random_seed() 是TensorFlow库中的一个函数,用于设定TensorFlow随机数生成器的种子。设定了种子后,TensorFlow随机数生成器将会产生一系列固定的随机数序列。这意味着,在给定相同种子的情况下,多次运行程序将会得到相同的TensorFlow随机数序列。需要注意的是,tf.set_random_seed()仅对TensorFlow库中的随机数生成函...