在用tensorflow构建神经网络的时候,有很多随机的因素,比如参数的随机初始化: 正态分布随机变量tf.random_normal([m,n]),均匀分布的随机变量tf.random_uniform([m,n]),还有在从tfrecord读取数据时,也会随机打乱数据。

那么由于这些随机的操作,即使是在输入数据完全一样的情况下,每次训练的结果也不一样,那么如果想要使得每次训练的结果一致,应该怎么做呢?

可以在最开始时,固定随机数种子,如下

tf.set_random_seed(1)

以上这篇tensorflow保持每次训练结果一致的简单实现就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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tensorflow,训练结果

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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!

昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。

而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?