tensorflow保持每次訓(xùn)練結(jié)果一致的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)
在用tensorflow構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，有很多隨機(jī)的因素，比如參數(shù)的隨機(jī)初始化: 正態(tài)分布隨機(jī)變量tf.random_normal([m,n])，均勻分布的隨機(jī)變量tf.random_uniform([m,n])，還有在從tfrecord讀取數(shù)據(jù)時(shí)，也會(huì)隨機(jī)打亂數(shù)據(jù)。
那么由于這些隨機(jī)的操作，即使是在輸入數(shù)據(jù)完全一樣的情況下，每次訓(xùn)練的結(jié)果也不一樣，那么如果想要使得每次訓(xùn)練的結(jié)果一致，應(yīng)該怎么做呢？
可以在最開(kāi)始時(shí)，固定隨機(jī)數(shù)種子，如下
tf.set_random_seed(1)
以上這篇tensorflow保持每次訓(xùn)練結(jié)果一致的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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