在tensorflow中，必须将哪些种子设置在哪里才能实现训练结果的100%重复性？

在tensorflow中，为了实现训练结果的100%重复性，需要将以下种子设置在相应的地方：

1. 随机种子（Random Seed）：在tensorflow中，可以通过设置随机种子来控制随机数的生成过程。在训练过程中，随机种子可以设置在以下几个地方：
   • 在创建tensorflow会话（tf.Session）时，可以通过设置tf.set_random_seed(seed)来指定全局的随机种子。
   • 在创建tensorflow操作（tf.Operation）时，可以通过设置tf.random.set_seed(seed)来指定操作级别的随机种子。
2. NumPy种子（NumPy Seed）：由于tensorflow中的一些操作可能依赖于NumPy库，因此还需要设置NumPy的随机种子。可以通过以下方式设置NumPy的随机种子：
   • 在导入NumPy库后，可以使用np.random.seed(seed)来设置全局的NumPy随机种子。

需要注意的是，为了确保训练结果的100%重复性，以上种子需要在每次训练开始之前都进行设置，以保证每次运行时都使用相同的种子。

通过设置这些种子，可以使得tensorflow在训练过程中的随机数生成具有确定性，从而实现训练结果的100%重复性。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云AI智能机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tfsm）