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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。

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