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。文件中设置numpy、python和tf的随机种子。在这两个文件中,顶部都有import numpy as np和import tensorflow as tf。我的问题是-从不同的模块导入和设置随机种子是如何工作<e
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。(py3p6) bash-3.2$ cat test.py for i in range(3):
tf.set_random_seed(1234)for循环中,是因为我希望对它