Ich möchte mein Ergebnis reproduzieren, ich die folgenden Zeilen verwendet, um die Zufälligkeit
Import numpy als np np.random.seed (1) Import tensorflow als tf tf.set_random_seed (1)tf.set_random_seed scheint nicht funktioniert, gibt es keinen besseren Weg, Tensorflow-Code reproduzierbar zu machen?
Aber zu beheben Ich bekomme immer noch andere Ergebnisse bei jedem Lauf. irgendeine Idee, wie zu beheben?
Sie müssen auch den Startwert für jede Operation festlegen, die Zufallszahlen verwendet.
Tensorflow hat zwei verschiedene Seeds: den Seed-Wert des Graph-Levels und den Sevd der Operation.
Zum Beispiel muss tf.truncated_normal sowohl die grafische Darstellung Samt haben (die Sie mit tf.set_random_seed(1) gesetzt) und dem Betrieb Samen (die seed Parameter) saßen, um reproducibile zu sein.
Danke für die Antwort, aber ich bin immer noch verwirrt, ist nicht die Operation Teil des Graphen? Die Einstellung von tf.set_random_seed (1) vor der Initialisierung des Graphen reicht nicht aus? –
Tensorflow hat 2 verschiedene Samen, daher reicht es nicht, nur eine davon zu setzen. Sie müssen für jede einzelne Operation, die Zufallszahlen verwendet, sowohl den Seed-Wert auf Diagrammebene als auch den Seed-Wert auf Op-Ebene festlegen – nessuno
Können Sie ein kurzes Beispielprogramm teilen, in dem Sie nicht reproduzierbare Ergebnisse erhalten? – mrry