文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么在设置Tensorflow图形级种子后，随机值在同一会话中具有不同的值？

在设置Tensorflow图形级种子后，随机值在同一会话中具有不同的值的原因是因为Tensorflow的随机操作是通过计算图中的操作来生成的。当设置了图形级种子后，只会保证每次运行计算图时生成的随机数序列是一致的，但不同的会话之间仍然是独立的。

具体来说，Tensorflow中的随机操作是通过伪随机数生成器实现的，该生成器使用种子来确定生成的随机数序列。在同一会话中，如果设置了相同的图形级种子，那么每次运行计算图时生成的随机数序列都是相同的。但是，不同的会话会使用不同的计算资源，例如不同的CPU或GPU，这会导致随机数生成器的状态不同，从而生成不同的随机数序列。

因此，即使在设置了图形级种子的情况下，不同的会话仍然会生成不同的随机数序列。如果需要在同一会话中生成相同的随机数序列，可以使用会话级种子来设置随机数生成器的状态，确保每次运行会话时生成的随机数序列是一致的。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云AI Lab，腾讯云机器学习平台，腾讯云深度学习工具包。

更多信息请参考：

相关搜索:Java同一变量在不同的变量中具有不同的值为什么在同一来源的不同iframe中覆盖本地存储值？为什么输入中的默认值是在键盘上键入任意按钮后的设置在Oracle SQL中设置从0到1之间的均匀分布生成随机值的种子在具有不同值的同一表中插入在同一个python函数中模拟两个具有不同返回值的redis hget如何使用具有相同类名的select元素的值在同一名称数据属性上设置不同的值偿还期的域名还可以续费偿还期域名赎回需要多长时间域名偿还期如何交费
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

开刷Cs20之Tensorflow第二弹

可视化计算图Constants, Sequences, Variables, Ops常量特殊值填充张量常量作为序列随机生成的变量算法操作神奇的除法Tensorflow数据类型尽可能使用TF DType常数有什么问题...tf.truncated_normal tf.random_uniform tf.random_shuffle tf.random_crop tf.multinomial tf.random_gamma 设置随机种子...as sess: print(sess.graph.as_graph_def()) 图形定义存储在protobuf中（协议缓冲区，Google的语言中立，平台中立，可扩展的机制，用于序列化结构化数据...每个会话都维护自己的变量副本 可以看到在两个session内，同一个Variable对象的当前值互不干扰： W = tf.Variable(10) sess1 = tf.Session() sess2...Placeholders 首先组装图形，而不知道计算所需的值 比喻： 在不知道x或y的值的情况下定义函数f（x，y）= 2 * x + y。 x，y是实际值的占位符。 为什么占位符？

1.5K20

使用TensorFlow实现神经网络的介绍

在本文中，我将向您介绍TensorFlow。阅读本文后，您将能够了解神经网络的应用，并使用TensorFlow来解决现实生活中的问题。本文将要求您了解神经网络的基础知识，并熟悉编程。...图中的节点表示数学运算，而图形边缘表示在它们之间传递的多维数据阵列（又称张量）。灵活的架构允许您将计算部署到具有单个API的桌面，服务器或移动设备中的一个或多个CPU或GPU。 ?...在会话中运行图形，将编译的图形传递给会话，该会话开始执行。 关闭会话，关闭会话。...# import tensorflow 在TensorFlow中实现神经网络 注意：我们可以使用不同的神经网络架构来解决这个问题，但为了简单起见，我们深入实施了前馈多层感知器。...我们导入所有必需的模块 %pylab inline 我们设置种子值，以便我们可以控制我们的模型随机性 # To stop potential randomness 第一步是设置目录路径，保护！

82640

猪年快乐之TensorFlow中实现word2vec及如何结构化TensorFlow模型

=>“anxious”和“nervous”是相似的，但会有完全不同的表现形式 词嵌入 分布式表示 连续值 低维度 捕获单词之间的语义关系 Tensorflow中实现word2vec 导包 import...考虑具有两个隐藏层和两个输入的神经网络。 然后我们将定义和使用神经网络，每次执行函数时，TensorFlow都会创建一组不同的变量。...，可能会出现将变量放在图形的不同部分的情况。...首先，我们在使用摘要操作后定义我们将用作名称范围的值。...这是在操作步骤中分配随机种子的方法。我们来看看下面的几个例子，并学习如何使用它们。 1.在计算层面设置随机种子。所有的随机tensor允许在初始化时传入随机种子。

1.1K10

强化学习笔记2-PythonOpenAITensorFlowROS-程序指令

在下面的示例中，我们使用随机正态分布中的值定义变量，并将其命名为权重。...常量 常量与变量不同，它们的值不能改变。 它们被分配了值，它们无法在整个过程中更改。 我们可以创建常量使用tf.constant（）函数。...占位符定义为没有值。 占位符的值将在运行时提供。 占位符有一个名为shape的可选参数指定数据的维度。 如果形状设置为none，那么我们可以提供任何数据运行时的大小。...每当我们导入tensorflow时，将自动生成默认图形，并且我们创建的所有节点都将与默认图形相关联。 会话Sessions 只会定义计算图，为了执行计算图，我们使用tensorflow会话。...创建会话后，我们可以使用sess.run（）方法执行我们的图形。

55050

强化学习笔记-PythonOpenAITensorFlowROS-程序指令

在下面的示例中，我们使用随机正态分布中的值定义变量，并将其命名为权重。...常量 常量与变量不同，它们的值不能改变。 它们被分配了值，它们无法在整个过程中更改。 我们可以创建常量使用tf.constant（）函数。...占位符定义为没有值。 占位符的值将在运行时提供。 占位符有一个名为shape的可选参数指定数据的维度。 如果形状设置为none，那么我们可以提供任何数据运行时的大小。...每当我们导入tensorflow时，将自动生成默认图形，并且我们创建的所有节点都将与默认图形相关联。 会话Sessions 只会定义计算图，为了执行计算图，我们使用tensorflow会话。...创建会话后，我们可以使用sess.run（）方法执行我们的图形。

59120

用深度学习每次得到的结果都不一样，怎么办？

不同结果的演示 解决方法 用 Theano 后端设置随机数种子 用 TensorFlow 后端设置随机数种子 得到的结果还是不同，咋办？ 运行环境 该教程需要你安装了 Python SciPy。...在神经网络中，最常见的利用随机性的方式是网络权值的随机初始化，尽管在其他地方也能利用随机性，这有一个简短的清单： 初始化的随机性，比如权值 正则化的随机性，比如 dropout 层的随机性，比如词嵌入...这是为了确保，默认情况下每次运行代码都会生成不同的随机数字序列。该种子点可以是指定数字，比如 “1”，来保证每次代码运行时生成相同的随机数序列。只要运行代码时指定的种子的值不变，它是什么并不重要。...用 TensorFlow 后端设置随机数种子 Keras 从 NumPy 随机生成器中获得随机源，所以不管使用 Theano 或者 TensorFlow 后端的哪一个，都必须设置种子点。...如果这是不可行的，你可以通过为代码使用的随机数发生器设置种子来获得 100% 可重复的结果。 如果你已经按照上面的说明去做，仍然用相同的数据从相同的算法中获得了不同的结果，怎么办？

11.3K30

Tensorflow 笔记：搭建神经网络

举例: 在之前我们曾提到过，神经网络的基本模型是神经元，神经元的基本模型其 实就是数学中的乘、加运算。...5:TensorFlow的会话（Session）： 执行计算图中的节点运算。...注意： ①随机种子如果去掉每次生成的随机数将不一致。 ②如果没有特殊要求标准差、均值、随机种子是可以不写的。...这样在 feed_dict 中可以喂入若干组体积重量了。 前向传播过程的 tensorflow 描述： 举例 : 这是一个实现神经网络前向传播过程，网络可以自动推理出输出 y 的值。...③tf.train.AdamOptimizer()是利用自适应学习率的优化算法，Adam 算法和随 机梯度下降算法不同。随机梯度下降算法保持单一的学习率更新所有的参数，学 习率在训练过程中并不会改变。

1.5K50

tf.Session

如果在构造会话时没有指定图形参数，则会话中将启动缺省图形。如果在同一过程中使用多个图(使用tf.Graph()创建)，则必须为每个图使用不同的会话，但是每个图可以在多个会话中使用。...注意:默认会话是当前线程的属性。如果您创建了一个新线程，并且希望在该线程中使用默认会话，则必须在该线程的函数中显式地添加一个带有ses .as_default():的会话。...如果您正在使用多个图形，那么sess。图与tf值不同。get_default_graph，您必须显式地输入一个带有sess.graph.as_default():块的参数来执行sess。绘制默认图形。...资源容器分布在与目标相同的集群中的所有worker上。当重置目标上的资源容器时，将清除与该容器关联的资源。特别是，容器中的所有变量都将成为未定义的:它们将丢失它们的值和形状。...run()返回的值具有与fetches参数相同的形状，其中叶子被TensorFlow返回的相应值替换。

2.6K20

如何使用TensorFlow构建神经网络来识别手写数字

但是，使用较小的深度神经网络来实现相同的任务通常需要更高的计算效率，这需要具有指数级隐藏单元的浅网络。...与在训练期间将更新的参数不同，这些值最初设置并在整个过程中保持不变。...由于在训练期间优化了这些值，我们现在可以将它们设置为零。但初始值实际上对模型的最终准确性有重大影响。我们将使用截断的正态分布中的随机值作为权重。...在最后一个隐藏层，我们将使用0.5 的keep_prob值应用一个dropout操作。 构建图形的最后一步是定义我们想要优化的损失函数。...培训完成后，我们可以在测试图像上运行会话。这次我们使用keep_prob辍学率1.0来确保所有单位在测试过程中都处于活动状态。

1.5K104

手把手教你用TensorFlow搭建图像识别系统（三）

如果没有每层的ReLU，我们只是得到一个加权和的序列；并且堆积的加权和可以被合并成单个加权和，这样一来，多个层并没有比单层网络有任何改进之处。这就是为什么要具有非线性的重要原因。...它的工作原理是在优化过程中施加反作用力，其目的是保持模型简单 使用TensorBoard可视化模型：TensorBoard包含TensorFlow，允许您根据模型和模型生成的数据生成表格和图形。...关于单层中的神经元，它们都接收完全相同的输入值，如果它们都具有相同的内部参数，则它们将进行相同的计算并且输出相同的值。为了避免这种情况，需要随机化它们的初始权重。...我的输出如下所示： ? ? 可以看到训练的准确性开始于我们所期望到随机猜测水平（10级 - > 10％的机会选择到正确的）。...在TensorFlow会话的初始化期间，创建一个摘要写入器，摘要编入器负责将摘要数据实际写入磁盘。在摘要写入器的构造函数中，logdir是日志的写入地址。

1.4K60

tf.compat

class RandomShuffleQueue: 按随机顺序对元素进行排队的队列实现。class ReaderBase: 用于不同读取器类型的基类，该基类将生成每个步骤的记录。....): 在TensorFlow 2.0中，遍历TensorShape实例将返回值。encode_base64(...): 将字符串编码为web安全的base64格式。....): 在一个区间内生成值。linspace(...): 在一个区间内生成值。load_file_system_library(...): 加载一个包含文件系统实现的TensorFlow插件。....): 从正态分布中输出随机值。random_poisson(...): 从每个给定的泊松分布中提取形状样本。random_shuffle(...): 随机打乱张量的第一个维度。...serialize_tensor(...): 将张量转换成一个序列化的张量。set_random_seed(...): 设置默认图形的图形级随机种子。

5.2K30

基于TensorFlow生成抽象纹理

在这篇文章中，我将介绍如何基于TensorFlow实现这个简单的技术，以生成随机的抽象艺术。...神经网络的权重w将被初始化为单位高斯分布的随机值。 与CPPN-NEAT不同，我们要在这个实现中使用的神经网络将仅仅是一个由用户定义的多层前馈网络。...我们本可以逐渐调整权重来获得不同的输出图像，之所以需要一个额外的潜向量输入，是因为，一个复杂的生成式网络可能有成百上千的权重，并且在许多生成应用中，我们希望将潜向量的数量控制在一个很小的值。...穿越潜空间 在同一潜空间中生成另一张随机图像： 输出 上面的两种图像均属于同一潜空间，同时能以矢量格式紧凑地表示。...该方法有一些可供调整的设置，用于调节时间和每帧的大小。默认值将生成约5M大的.gif文件。 输出 着色 重置IPython会话，将c_dim设置为3后可以生成彩色图像。

1.2K80

TF入门05-实验过程管理

运算图中只有一套参数，而且输入x1和x2使用的是同一套参数。 计算图集合Graph collections 定义模型时可能把所有的变量放到了不同的运算子图中。...控制随机性 我们可以通过控制随机过程来在实验中得到稳定的结果。TF控制随机性有两种方式： 5.1 op level 设置op的随机种子来控制其随机性。...,stddev=0.1,seed=0) TF的会话用于记录随机状态，每创建一个新的会话都会从随机种子开始重新开始。 ? 在op level的随机性中，每个op拥有自己的随机数种子。 ?...当前TF的随机种子只会影响当前的默认计算图. 比如，模型a.py和b.py内部代码相同： ? 分别运行a、b后可以得到相同的计算结果。 ?...但我们需要知道梯度值以便判断为什么某个模型能起效另一个模型却不行。

81820

TensorFlow--Chapter03编程基础知识总结,TensorBoard可视化初步

tf.random_normal():生成1个服从正太分布的随机值 tf.random_uniform()：从均值分布中产生随机值 tf.set_random_seed()：设置随机种子 tf.random_gama...():生成一个服从Gama分布的随机值 2 会话 在TensorFlow的Python API中，张量对象a、b和c是操作结果的字符别名，他其实并不存储输出结果的值 2.1 会话的模式1 需要明确调用...中的上下文管理器来管理这个会话 with tf.Session() as sess: print(sess.run(result)) 7.0 2.3 指定默认的会话 TensorFlow不会自动生成默认的会话...与传统编程语法不同，TensorFlow中的变量定义之后，一般五福人工赋值，系统会根据算法模型，训练优化过程中自动调整变量对应的数值 特殊情况需要人工更新的，可用变量赋值语句tf.assign()...的可视化工具 通过Tensor Flow程序运行过程中输出的日志文件可视化TensorFlow程序的运行状态 TensorBoard和TensorFlow程序跑在不同的进程中 5.2 产生日志文件

23640

手把手教你为iOS系统开发TensorFlow应用（附开源代码）

这随机地将基于 random_state 的数据集中的样本进行重排，random_state 是随机生成器的种子。这个种子是什么无关紧要，但如果总是使用相同的种子，我们就可以创建一个可复现的实验。...它们被称为「超」参数，因为与常规参数 W 和 b 不同，它们不被模型学习——你必须自己将它们设置为适当的值。 learning_rate（学习率）超参数告诉优化器应该采取多大的步伐。...在每一次迭代过程中，反向传播机制就会使权重 W 和 b 做出微小的变化。多次训练后，我们一般能得到权重的最优或较优值。...TensorFlow 喜欢将其数据存储为协议缓冲区文件（扩展名为.pb），因此我们使用一些帮助代码来加载该文件，并将其作为图形导入到会话中。...这就是为什么我们使用 freeze_graph 来简化我们的图的原因。在加载图后，我们开始启动会话： ? 一旦我们启动了会话，我们就能够利用它做一些预测。

1.2K90

搭建的神经网络过程

4 神经网络的参数 Tensorflow 的神经网络： 用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。...#表示生成直接给定值的数组 举例: 1 生成正态分布随机数,形状两行三列,标准差是 2,均值是 0,随机种子是 1: w=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev...注意: 1 随机种子如果去掉每次生成的随机数将不一致。 2 如果没有特殊要求标准差、均值、随机种子是可以不写的。...5 神经网络的搭建 当我们知道张量、计算图、会话和参数后,我们可以讨论神经网络的实现过程了。...#coding:utf-8 import tensorflow as tf #定义输入和参数 #用placeholder实现输入定义 ，sess.run中喂一组数据,数据 shape 的第一维位置写数据的组数

70950

写给初学者的Tensorflow介绍

同级节点的操作彼此独立，这是计算图的重要属性之一。当我们按照图中所示的方式构造一个图时，很自然的是，在同一级中的节点，例如c和d，彼此独立，这意味着没有必要在计算d之前计算c。...在第二种系统下，有多个worker，他们可以在同一台机器上或不同的机器上，每个worker都在自己的上下文中运行。在上图中，worker进程1运行在独立的机器上，并调度所有可用设备进行计算。...上图解释了子图的并行执行。这里有2个矩阵乘法运算，因为它们都处于同一级别，彼此独立，这符合最后一个属性。由于独立性的缘故，节点安排在不同的设备gpu_0和gpu_1上。...在worker之间交换数据 现在我们知道Tensorflow将其所有操作分配到由worker管理的不同设备上。...在流到达可以处理的节点之前，减少流造成的延迟非常重要。一个方法是使用有损压缩减小尺寸。 张量的数据类型可以发挥重要作用，让我们来理解为什么。很明显机器学习中的操作中有更高的精度。

1.1K10

看到那个Edward 了吗？对！其实它是个Python库

方法，例如以计算对数密度和该关联将随机变量嵌入到计算图形中，其中节点表示张量和边际上的操作，表示张量在它们之间通信的符号框架。...这使得很容易组成具有复杂确定性结构的随机变量，比如说深层神经网络，一组不同的数学运算以及在同一框架上构建的第三方库。噢对了，这种的设计还能使随机变量的组合能够捕获复杂的随机结构。 举个例子： ?...pip install edward 首先，定一个小目标，比如弄50个小数据 我们把y设置为一个在x附近有一丢丢摆动的正弦值。 ?...在这里科普一下什么是变分推理： 变分推断是一类用于贝叶斯估计和机器学习领域中近似计算复杂（intractable）积分的技术，变分推断限制近似分布的类型，从而得到一种局部的最优，但具有确定解的近似后验分布...需要提一下的是，虽然都是通过抽取大量的样本估计真实的后验分布，但是变分推断和猛上之后的蒙特卡洛方法是有大大的区别的。 在Edward中的变分推理的实现方法是酱紫的： ?

1.1K90
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券