我正在尝试升级到tensorflow 1.0版本,但是我发现我无法复制我以前的输出,因为随机数生成器似乎不同。我需要能够复制我的结果,所以我总是把种子设定为一个恒定的值。
import tensorflow as tf
with tf.Graph().as_default():
tf.set_random_seed(1)
a = tf.get_variable('a', 1)
with tf.Session() as sess:
tf.global_variables_initializer().run()
print
我试图生成N组独立的随机数。我有一个简单的代码,它显示了3组10个随机数的问题。我注意到,即使我使用tf.set_random_seed来设置种子,不同运行的结果并不相同。如有任何帮助或意见,敬请见谅。
(py3p6) bash-3.2$ cat test.py
import tensorflow as tf
for i in range(3):
tf.set_random_seed(1234)
generate = tf.random_uniform((10,), 0, 10)
with tf.Session() as sess:
b = sess.run(genera
我已经在我的网页上高级搜索,现在如何工作如下所示。当进行搜索时,随机结果会出现在内容页面上,现在这个页面还包括分页,所以我的问题是每次访问者转到第一个页面时都会出现不同的结果。是否可以对此使用分页,或者排序将始终是随机的。
我正在使用a查询,比如
SELECT * FROM table ORDER BY RAND() LIMIT 0,20;
我使用的是谷歌Colab,我使用的是numpy.random.seed()和tensorflow.set_seed()以及Keras v2和Tensorflow v2.x。
然而,它仍然在不同的运行中给出了不同的结果。还有什么我可能需要设置的吗?
我在它们中都指定了一个参数,我不会让它们没有参数。
np.random.seed(1) # this is in a notebook
... # this is a function called in the notebook
tf.random.set_seed(3)
self.model.fit_generator(
r
我试图在使用keras和tensorflow作为后端来训练深度学习模型的同时产生可重现的结果。 我浏览了这个文档:https://keras.io/getting-started/faq/#how-can-i-obtain-reproducible-results-using-keras-during-development,在我用于训练的train.py文件中设置numpy、python和tf的随机种子。 现在,这个文件从另外两个模块utils.py和model.py导入了一些函数。在这两个文件中,顶部都有import numpy as np和import tensorflow as tf
我尝试用不同的参数多次运行神经网络,以校准网络参数(辍学概率,学习率e.d.)。然而,我有一个问题,在运行网络的同时保持参数不变,当我在循环中运行网络时,仍然给了我一个不同的解决方案,如下所示:
filename = create_results_file()
for i in range(3):
g = tf.Graph()
with g.as_default():
accuracy_result, average_error = network.train_network(
parameters, inputHeight, inputWidth, input
我在一个基本的分页列表中工作,我需要随机检索所有的结果
这就是为什么我使用
SELECT *
FROM table
WHERE 1
ORDER BY rand()
它工作得很好,直到我需要对它进行分页...
SELECT *
FROM table
WHERE 1
ORDER BY rand()
LIMIT $offset, $recordsperPage
如何以随机顺序检索整个列表,但在分页时,每个页面都不会重复先前的随机单词?
我从R运行Netlogo,我想在每次运行之前更新一个参数。我从每次使用相同的随机种子开始,从零开始设置netlogo,使用export-world导出结果,然后运行import-world,更新一个参数,然后使用export-world (ticks=1)输出,这里给出相同的结果。然而,当在刻度1之后启动时,运行import-world,更新一个参数,然后使用export-world (ticks=2)输出,这里给出的结果与不更新一个参数的直接运行2年的结果不同。下面是我使用的代码:
#Try to get quickmodel running
options( java.parameter
我已经保存了一个基于递归神经网络的训练模型。当我运行下面的函数'lstm_vector_predict()‘时,它每次都返回一个不同的值,即使它加载的是相同的模型。在预测值时,张量流是否使用随机数生成?
import get_list_of_values_to_input
import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.learn as tflearn
import tensorflow.contrib.layers as tflayers
from tensorflow.contrib.learn.python.learn impo