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在Keras中,可以通过设置numpy
和tensorflow
的随机种子来控制模型的随机性。
import numpy as np import tensorflow as tf # 设置 numpy 的随机种子 np.random.seed(0) # 设置 tensorflow 的随机种子 tf.random.set_seed(0)
在创建模型之前,使用以上代码设置随机种子可以确保每次运行时生成的随机数相同,从而保证模型的可重复性。
在Keras中,可以通过设置numpy
和tensorflow
的随机种子来控制模型的随机性。
import numpy as np import tensorflow as tf # 设置 numpy 的随机种子 np.random.seed(0) # 设置 tensorflow 的随机种子 tf.random.set_seed(0)
在创建模型之前,使用以上代码设置随机种子可以确保每次运行时生成的随机数相同,从而保证模型的可重复性。
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