Tensorflow图级别随机数设置-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
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 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 ...
- 【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×tamp=1503060682&a ...
- 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') ...
- 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
- failed to find romfile "vgabios-stdvga.bin"
问题:failed to find romfile "vgabios-stdvga.bin" 解决: apt-get install vgabios ln -s /usr/shar ...
- Java异步CompletableFuture的使用
所谓异步调用其实就是实现一个可无需等待被调用函数的返回值而让操作继续运行的方法.Java中的CompletableFuture 提供了四个静态方法来创建一个异步操作. public static Co ...
- 《p5.js创意游戏编程》第一课:跳动的小球
准备:Hbuilder/vscode等可以编写网页的编辑器 如果想立刻上手也可以使用在线编译器p5.js官方在线编辑器,如果打不开也可以使用国内的一款在线编辑器jsrun编辑器,(第一课先使用jsru ...
- C语言如何动态分配二维数组
C语言如何动态分配二维数组(转载) 原文链接:https://www.cnblogs.com/0xWitch/p/9314621.html 使用malloc().free()函数进行动态分配,这两个函 ...
- WPF Devexpress ChartControl CrosshairLabel显示内容居右
源码可加Q群:580749909. 一.解决的问题 ChartControl中希望CrosshairLabel的内容据右 or 自定义 二.实现. 多个显示实例(实例:条形,线形,点等等)下的内容设置 ...
- 软件人如何快速晋升CTO(一)
1.场景描述 软件人如何快速晋升CTO? 实战操作,介绍下如何0成本拥有自己的软件公司,出任CTO/CEO. 2020年 8月16日,软件老王拿到公司的营业执照和公章了,税务登记也一起办理好了 ...
- MySQL 外部联结 内连接、左右外连接辨析
内连接 在进行跨表内连接查询数据时,查询结果只返回符合查询条件的数据:跨表内连接查询的结果和使用where的多表查询结果相同,其实就是普通的查询,没啥好说的 -- 语法: SELECT 别名1.字段名 ...
- 小程序开发-使用xpath解析网页html中的数据
最新有个微信小程序的开发需求,需要从网页中提取一些元素信息,获取有效数据 1. 了解到微信小程序里面不能直接操作dom元素,所以我们需要使用一些其他的npm包 2. 经过查到各方面的文档,最新决定用x ...
- 外包公司派遣到网易,上班地点网易大厦,转正后工资8k-10k,13薪,包三餐,值得去吗?
作为一个人,我们必须时时刻刻清醒地看待自己,做到不卑不亢才能坚强地活下去. 请肆无忌惮地点赞吧,微信搜索[沉默王二]关注这个在九朝古都洛阳苟且偷生的程序员.本文 GitHub github.com/i ...
- request的各种方法
protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws Servle ...