【发布时间】：2018-04-03 18:46:42
【问题描述】：
我想重现我的结果，我使用以下几行来修复随机性
将 numpy 导入为 np
np.random.seed(1)
将张量流导入为 tf
tf.set_random_seed(1)
但每次运行我仍然得到不同的结果。知道如何解决吗？
【问题讨论】：
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您能否分享一个简短的示例程序，在该程序中您获得了不可重现的结果？
【发布时间】：2018-04-03 18:46:42
【问题描述】：
您还必须为每个使用随机数的操作设置种子。
Tensorflow 有两种不同的种子：图级种子和操作级 sedd。
例如，tf.truncated_normal 需要同时具有图形种子（您使用 tf.set_random_seed(1) 设置的）和操作种子（seed 参数），以便可重现。
【讨论】：
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感谢回复，但我还是一头雾水，不就是图的操作部分吗？在初始化图之前设置 tf.set_random_seed(1) 还不够？
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Tensorflow 有 2 个不同的种子，因此只设置其中一个是不够的。对于每个使用随机数的操作，您必须同时设置图形级种子和操作级种子
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我也很困惑，TF 的文档说“要使所有操作生成的随机序列在会话中可重复，请设置图形级种子”。换句话说，只有当您没有设置图形种子时，您才需要设置操作种子。 github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/…