文件名称:
tensorflow保持每次训练结果一致的简单实现
开发工具:
文件大小: 41kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：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
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
