python随机种子的作用_python – 如何使用TensorFlow获得稳定的结果,设置随机种子...

我试图用不同的参数多次运行神经网络，以校准网络参数(退学概率学习率e.d.)。然而，我遇到的问题是，在保持参数相同的情况下运行网络仍然给我一个不同的解决方案，当我运行网络在一个循环如下：

filename = create_results_file()

for i in range(3):

g = tf.Graph()

with g.as_default():

(accuracy_result, average_error) \

= network.train_network(parameters, inputHeight, inputWidth, inputChannels, outputClasses)

(f, w) = get_csv_writer(filename)

w.writerow([accuracy_result, "did run " + str(i), average_error])

f.close()

在我的train_network功能开始之前，我正在使用以下代码，然后再设置我的网络层和错误功能：

np.random.seed(1)

tf.set_random_seed(1)

我也尝试在创建张量流图之前添加这个代码，但是我在结果输出中不断得到不同的解决方案。我正在使用AdamOptimizer，并使用tf.truncated_normal初始化网络权重。此外，我使用np.random.permutation来洗牌每个纪元的传入图像。

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