【Tensorflow】tf.set_random_seed(seed)
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
【Tensorflow】tf.set_random_seed(seed)
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
tf.set_random_seed(seed) 用于:設置圖級隨機seed。
seed操作有兩種設置方式:圖級seed 和 操作級seed。
并且兩種seed是關聯使用的。
相互作用如下:
1.如果沒有設置圖形級別和操作seed,則使用隨機seed進行操作。?
2.如果設置了圖級seed,但操作seed沒有設置:系統確定性地選擇與圖級seed一起的操作seed,以便獲得唯一的隨機序列。?
3.如果沒有設置圖級seed,但是設置了操作seed:使用默認的圖級seed和指定的操作seed來確定隨機序列。?
4.如果圖級和操作seed都被設置:兩個seed聯合使用以確定隨機序列。
為了說明用戶可見的效果,請考慮以下示例:
要跨會話生成不同的序列,既不設置圖級別也不設置op級別的seed:
a = tf.random_uniform([1]) b = tf.random_normal([1])print("Session 1") with tf.Session() as sess1:print(sess1.run(a)) # generates 'A1'print(sess1.run(a)) # generates 'A2'print(sess1.run(b)) # generates 'B1'print(sess1.run(b)) # generates 'B2'print("Session 2") with tf.Session() as sess2:print(sess2.run(a)) # generates 'A3'print(sess2.run(a)) # generates 'A4'print(sess2.run(b)) # generates 'B3'print(sess2.run(b)) # generates 'B4'要為跨會話生成一個可操作的序列,請為op設置seed:
a = tf.random_uniform([1], seed=1)?
b = tf.random_normal([1])
為了使所有op產生的隨機序列在會話之間是可重復的,請設置一個圖級別的seed:
tf.set_random_seed(1234) a = tf.random_uniform([1]) b = tf.random_normal([1])# Repeatedly running this block with the same graph will generate different # sequences of 'a' and 'b'. print("Session 1") with tf.Session() as sess1:print(sess1.run(a)) # generates 'A1'print(sess1.run(a)) # generates 'A2'print(sess1.run(b)) # generates 'B1'print(sess1.run(b)) # generates 'B2'print("Session 2") with tf.Session() as sess2:print(sess2.run(a)) # generates 'A1'print(sess2.run(a)) # generates 'A2'print(sess2.run(b)) # generates 'B1'print(sess2.run(b)) # generates 'B2'-
Args:
seed: integer.
總結
以上是生活随笔為你收集整理的【Tensorflow】tf.set_random_seed(seed)的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇: 电脑主板烧了保修吗
- 下一篇: 泰拉瑞亚服饰商人巫毒玩偶怎么用(汉典泰字