tensorflow结果可复现设置-随机种子设置(Random Seed)
引言
在进行深度学习实验的时候,可能经常会发现,虽然输入的数据都是一样的,但是输出的结果总是会有不同的波动,这主要是由于在神经网络中,很多网络层参数的初始化会涉及到随机,这个就会导致最终的结果会有一些差距,因此如果我们想要固定某一个结果,并复现这个结果,我们就需要提前设置固定的随机种子
设置
一般来说,我们可以通过对每一层的网络层设置固定的随机种子,保持结果可复现,但是显然这是比较麻烦的一件事,所以我们可以通过 tf.random.set_seed() 来全局固定CPU上的随机性,但是当我们使用GPU训练时,则无法起作用,需要通过 tensorflow-determinism库来实现在GPU上固定随机性
# pip install tensorflow-determinism
# tensorflow-determinism = 0.3.0
# tensorflow = 2.9.1
import random
import numpy as np
import tensorflow as tf
random_seed = 42
random.seed(random_seed ) # set random seed for python
np.random.seed(random_seed ) # set random seed for numpy
tf.random.set_seed(random_seed ) # set random seed for tensorflow-cpu
os.environ['TF_DETERMINISTIC_OPS'] = '1' # set random seed for tensorflow-gpu
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