Я пытаюсь получить воспроизводимые результаты при запуске сеанса, но хочу свободно менять начальное число между сеансами.Примерно так:
a = tf.random_uniform([1])
#Set seed here to e.g. 123
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(a)) #Output: A1
print(sess.run(a)) #Output: A2
#Set seed here to e.g. 42
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(a)) #Output: A3
print(sess.run(a)) #Output: A4
#Set seed here to e.g. 123
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(a)) #Output: A1
print(sess.run(a)) #Output: A2
Если я правильно понял страницу set_random_seed , кажется, что метод устанавливает начальное значение на уровне графика, поэтому между сеансами результаты будут одинаковыми.На самом деле, согласно этой странице, кажется возможным:
- Сделать цикл не воспроизводимым
- Сделать воспроизводимые отдельные операции без возможности переключения между сеансами (путем установки seedоперации непосредственно)
- Сделать все операции воспроизводимыми, без возможности переключения между сеансами (с помощью set_random_seed)
Я не мог найти какой-либо способ гибко изменить начальное число без необходимостивосстановить график.Любые указатели на правильное решение будут высоко оценены.