tf.set_random_seed(seed)

可使得所有会话中op产生的随机序列是相等可重复的。

例如:

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'

Tensorflow图级别随机数设置-tf.set_random_seed(seed)的更多相关文章

  1. Tensorflow函数——tf.set_random_seed(seed)

    设置图级随机seed. 依赖于随机seed的操作实际上从两个seed中获取:图级和操作级seed. 这将设置图级别的seed. 其与操作级seed的相互作用如下: 1.如果没有设置图形级别和操作see ...

  2. 深度学习原理与框架-Tensorflow基本操作-变量常用操作 1.tf.random_normal(生成正态分布随机数) 2.tf.random_shuffle(进行洗牌操作) 3. tf.assign(赋值操作) 4.tf.convert_to_tensor(转换为tensor类型) 5.tf.add(相加操作) tf.divide(相乘操作) 6.tf.placeholder(输入数据占位

    1. 使用tf.random_normal([2, 3], mean=-1, stddev=4) 创建一个正态分布的随机数 参数说明:[2, 3]表示随机数的维度,mean表示平均值,stddev表示 ...

  3. 第四节:tensorflow图的基本操作

    基本使用 使用图(graph)来表示计算任务 激活会话(Session)执行图 使用张量(tensor)表示数据 定义变量(Variable) 使用feed可以任意赋值或者从中获取数据,通常与占位符一 ...

  4. TensorFlow随机值函数:tf.random_uniform

    tf.random_uniform 函数 random_uniform( shape, minval=0, maxval=None, dtype=tf.float32, seed=None, name ...

  5. TensorFlow学习笔记 速记1——tf.nn.dropout

    tf.nn.dropout(x, keep_prob, noise_shape=None, seed=None,name=None)  上面方法中常用的是前两个参数: 第一个参数 x:指输入: 第二个 ...

  6. TensorFlow Saver 保存最佳模型 tf.train.Saver Save Best Model

      TensorFlow Saver 保存最佳模型 tf.train.Saver Save Best Model Checkmate is designed to be a simple drop-i ...

  7. 【精选】Jupyter Notebooks里的TensorFlow图可视化

    [精选]Jupyter Notebooks里的TensorFlow图可视化   https://mp.weixin.qq.com/s?src=11&timestamp=1503060682&a ...

  8. echarts 雷达图的个性化设置

    echarts 雷达图的个性化设置 function test() { let myChart = echarts.init(document.getElementById('levelImage') ...

  9. TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn)

    TensorFlow高层次机器学习API (tf.contrib.learn) 1.tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header 加载csv格 ...

随机推荐

  1. 自我介绍网页填写表格PHP,JavaScript,html,css代码

    <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8&quo ...

  2. Python目录与文件操作

    一.判断一个路径是否存在 os.path.exists(path) 如果路径存在则返回True,否则返回False. import os import getpass # 获取当前系统用户名 user ...

  3. Kubernetes使用Eedpoints连接外部服务端口

    Kubernetes使用Eedpoints连接外部服务端口 背景: 在Kubernetes的使用环境中,我们经常要连接外部的一些服务,比如mysql Elasticsearch kafka 等等外部的 ...

  4. 你还在用a标签吗?——用button替代a

    前言:a标签,不止你在用,我也在用.但某些时候我们可以考虑用button替代a. 在多页应用中,a标签很常见,我们常用来作为一个普通超链接,进行页面跳转. 而在单页应用中,我们使用路由进行页面切换,a ...

  5. 以vue+TreeSelect为例,如何将扁平数据转为tree形数据

    // 目标:将后台返回的扁平数据,根据parentId转为下拉tree <el-form-item label='下拉选择数据'> <tree-select v-model='tre ...

  6. IO优化

    Linux性能优化之CPU.内存.IO优化 https://blog.csdn.net/zyc88888/article/details/79027944 iOS的I/O操作 https://www. ...

  7. Maxscript中渲染中文版Vray完成贴图(VrayCompleteMap)的方法

    Objbakeproperties = $.INodeBakeProperties; --选定对象的烘培节点 Prjbakeproperties = $.INodeBakeProjProperties ...

  8. Fragment 1.2.0 更新记录

    1.官方地址 https://developer.android.com/jetpack/androidx/releases/fragment 2.引入方法 dependencies { def fr ...

  9. C++STL complex吃书使用指南

    说在前面: complex即为复数 使用c++自带的complex类型,首先要有<complex>头文件,还要使用std命名空间 声明方式: complex <T> a:  声 ...

  10. 记录一个基于Java的利用快排切分来实现快排TopK问题的代码模板

    使用快排切分实现快排和TopK问题的解题模板 import java.util.Arrays; public class TestDemo { public static void main(Stri ...