Tensorflow的随机种子联合？
TensorFlow的随机种子联合是指在使用TensorFlow进行机器学习模型训练时，为了保证结果的可重复性，可以通过设置随机种子来控制随机数的生成过程。随机种子是一个整数值，它作为随机数生成器的输入，决定了随机数的序列。
在TensorFlow中，可以通过设置随机种子来控制以下几个方面的随机性：
- 模型参数的初始化：在神经网络模型中，参数的初始值通常是随机生成的。通过设置相同的随机种子，可以保证每次运行时参数的初始值是相同的，从而使得模型的训练结果可重复。
- 数据集的随机打乱：在进行模型训练时，通常会将数据集进行随机打乱，以减少模型对数据的依赖性。通过设置相同的随机种子，可以保证每次运行时数据集的打乱顺序是相同的，从而使得模型的训练结果可重复。
- Dropout层的随机失活：Dropout是一种常用的正则化技术，通过在训练过程中随机将一部分神经元的输出置为0，以减少模型的过拟合。通过设置相同的随机种子，可以保证每次运行时Dropout层的随机失活模式是相同的，从而使得模型的训练结果可重复。
总之，通过设置相同的随机种子，可以保证每次运行时的随机性是一致的，从而使得模型的训练结果可重复。在TensorFlow中，可以使用tf.random.set_seed(seed)函数来设置随机种子。
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为什么我在训练我的模型时会得到如此不一致的结果？
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我正在使用Keras来训练我的模型。
我已经初始化了numpy和tensorflow种子。我已经做了一个50次循环，我在相同的训练、验证和测试集上训练和测试我的Keras深度学习架构(总是相同的)。我得到了这些结果：
print (np.mean(train_accuracy_vec))
print (np.std(train_accuracy_vec))
print ()
print (np.mean(valid_accuracy_vec))
print (np.std(valid_accuracy_vec))
print ()
print (np.mean(test_accuracy_ve
浏览 4提问于2018-09-05得票数 0
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2回答
种子是否应该在GPU导致的不可重现结果的情况下进行种子播种？
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我想用相同的训练数据集在Google Colab (Tensorflow+Keras)中用图形处理器多次训练CNN架构，然后用相同的测试数据集测试每个训练过的模型。然后，我想要确定结果的平均值和标准差(准确性)来评估CNN的性能。(我想反复训练CNN架构，因为由于GPU，没有可重现的结果)。
我想知道我是否应该在每次运行中放置不同的种子，以至少限制一点随机性？
到目前为止，我已经设置了以下种子，它们的值在每次运行时都会有所不同，除了os.environ['PYTHONHASHSEED']='0'，我不确定是否应该将其放入其中？
import os
import
浏览 39提问于2019-11-05得票数 1
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2回答
在Keras和Tensorflow中，如何用相同的模型获得相同的精度？
neural-network、deep-learning、keras、tensorflow
众所周知，Keras后端使用Tensorflow，所以当我们在每一层提供相同的参数、超参数、权重和偏差初始化时，它应该给出一些结果，但是精度是不同的。
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在消除随机性的同时，我们是否可以确保将同一批图像输入到模型中？
我试过使用所有相同的参数、超参数、相同的权重以及带有种子值的偏差初始化。
这两种模型的精度并不相同。
浏览 0提问于2019-09-19得票数 2
4回答
Java随机种子
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我需要测试一个Java程序20次，并且需要设置随机种子，以便可以重复测试。如果我将初始种子设置为0，然后在每次运行时递增1(即1,2,3等)，即使种子相隔不远，这种方法仍能确保完全随机性吗？
谢谢
浏览 0提问于2011-04-27得票数 3
1回答
为什么每次我重新运行程序时准确性都会发生变化
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我正在训练模型，但我面临着一个问题，每次我运行程序意味着如果模型训练了10个时期，其准确率像80%，但在10个时期后，我重新运行程序，准确率发生了变化，像95%，等等，每次我得到改变accuracy.Should我坚持非常第一次或多次尝试，这是过拟合的迹象或其他东西？ import numpy as np
import tensorflow as tf
from imgaug.augmenters import Dropout
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from keras.wrappers.scikit_lear
浏览 73提问于2020-07-11得票数 0
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我应该使用多少个随机数发生器？
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如果应用程序的不同类需要提取一个或多个随机数，那么应该在哪里初始化随机数生成器才能产生良好的随机序列？
特别是，我需要建立一些决策树来训练随机森林。每个决策树的构建涉及以下步骤：
加载数据集(组织在多行数据上)。
此数据集中的某些行是随机选择的，以便生成新的数据集。这个新的数据集将在树的生长过程中逐渐分裂。
使用这个新的数据集来生长决策树:每个节点的创建需要对这个新数据集的几行进行随机选择(在创建一个节点之前，您必须随机生成这个新数据集的一些小的不同子集)。
上面列出的三个步骤用于构建每个决策树。刚才描述的过程规定，随机数的产生会发生几次。例如，第二步应确保每个决策树都使用
浏览 10提问于2013-03-01得票数 0
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人工智能与机器学习中的随机性
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当我在AI和ML的两个项目中工作时，这个问题突然出现在我的脑海中。如果我正在构建一个模型(例如，分类神经网络，K-NN，..等)，该模型使用了一些包含随机性的函数。如果我不修复种子，那么每次在相同的训练数据上运行算法时，我都会得到不同的准确性结果。但是，如果我修复它，那么其他一些设置可能会提供更好的结果。
平均一组精度是否足以说明此模型的精度为xx%？
我不确定这是否是问这样一个问题/开始这样一个讨论的合适地方。
浏览 6提问于2011-05-05得票数 11
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为什么ML模型中有不同的random_states？
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import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
data = pd.read_csv('../input/fifa-
浏览 7提问于2022-07-17得票数 0
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以下是几个游程的权重值(包含3个要素) 1)4.67100318,1.26129186,17.26554955 2)3.39793468,2.10265234,18.42484435 3)-2.08082186,1.25948975,10.37120852 4)3.71122156,0.93510126,16.63007864
由于这种波动，我不确定我应该使用哪个random_state，这在执行特征选择时造成了麻烦。请注意，我是在执行标准化之后使用数据的。
我使
浏览 1提问于2021-03-28得票数 0
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LSTM模型的随机性
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model = Sequential()
model.add(Conv1D(3, 32, input_shape=(60, 12)))
model.add(LSTM(units=256, return_sequences=False, dropout=0.25))
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse'
浏览 1提问于2018-10-08得票数 0
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自己设定种子rand()
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如果程序使用rand()生成一些数字，存储最后的rand()结果，并在重复运行时使用srand(stored_seed)，这是否会提供一些更短但仍然可用的随机数序列？
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模型加载在重新启动运行时后得到不同的结果
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大家好，我是神经网络的新手，我写了一个模型CNN架构Resnet50在训练我的模型之后保存模型，然后加载模型而不用重启运行时得到相同的结果，但是为什么当重启运行时google colab并运行xtrain，ytest，x_val，y_val然后再次加载模型得到不同的结果。 下面是我设置参数的代码 #hyperparameter and callback
batch_size = 128
num_epochs = 120
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from keras.optimizers im
浏览 51提问于2021-06-24得票数 0
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为素描学习算法选择random_state
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据我所知，random_state被用在各种sklearn算法中，以打破具有相同度量值的不同预测器(树)之间的联系(例如，在GradientBoosting中)。但文档并没有对此进行澄清或详细说明。喜欢
1)这些种子还用于生成随机数吗？例如，对于RandomForestClassifier，可以使用随机数来找到一组随机特征来构建预测器。使用子采样的算法，可以使用随机数来获得不同的子样本。同一种子(random_state)是否可以在多个随机数生成中发挥作用？
我主要关心的是
2)这个random_state变量的影响有多大。？这个值能在预测(分类或回归)中产生很大的差异吗？如果是，我应该更关心
浏览 1提问于2014-09-29得票数 13
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Keras Tensoflow完全复位
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我知道这个问题被很多人问了很多次，但我仍然没有任何解决办法。
我有一个Python代码，它倾向于创建一个模型，拟合它，然后预测一些东西。由于我有许多特性可以用来训练模型，所以我创建了一个清单，列出了我的所有特性的组合，如2/ 10，4/ 10等等。现在我想在循环中调用我的代码。
The loop looks like:
for each combination in all combinations:
model = Sequential()
... add some layers...
model.compile(...)
model.fit()
.
浏览 2提问于2021-01-27得票数 2
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浏览 19提问于2016-09-13得票数 1
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Keras不一致训练结果
machine-learning、neural-network、keras、tensorflow
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import numpy as np
np.random.seed(3)
import tensorflow as tf
tf.set_random_seed(4)
import keras
keras.backend.clear_session()
from keras.lay
浏览 0提问于2019-01-27得票数 1
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量子密钥是真随机数生成器吗？
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今天我在腾讯云上看见了"量子密钥管理服务 QMS",这个是真随机数吗？据我了解计算机生成的都是伪随机数。这个是什么原理？真随机数和伪随机数定义是什么？
浏览 1356提问于2018-03-15
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对科学工具包学习决策树中random_state的困惑
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对random_state参数感到困惑，不确定为什么决策树训练需要一些随机性。我的想法是，(1)它与随机森林有关吗？(2)它与分裂训练测试数据集有关吗？如果是这样，为什么不直接使用训练测试拆分方法()？
>>> from sklearn.datasets import load_iris
>>> from sklearn.cross_validation import cross_val_score
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浏览 3提问于2016-08-26得票数 32
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3回答
你应该在机器学习模型中使用随机状态还是随机种子？
machine-learning、cross-validation、data-science-model
我开始学习机器学习。在我看到的所有例子中，创建ML模型的人使用了一个随机状态或一个随机种子来阻止过程的随机性。但是，在现实生活中，当你试图将机器学习模型应用到一个公司的实际项目中时，你应该使用任何随机状态或种子吗？(从数据科学的角度来说)对机器学习模型设置一个随机状态并使结果可复制是正确的吗？
浏览 0提问于2020-07-22得票数 7
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3回答
Keras -为什么相同的模型和相同的权重有不同的结果？
python、machine-learning、neural-network、keras、lstm
(注意：正确地修复了每个模型创建之前的RNG状态，如注释中所描述的那样，实际上解决了我的问题，因为在3小数范围内的结果是一致的，但它们并不完全一致，所以在某个地方有一个隐藏的随机性源不是通过播种RNG来修正的……也许有些库使用的是时间域或smth...if --任何人对此都有想法，知道这一点是很酷的，所以我将等待，而不是结束问题:) )
我创建了一个Keras模型(用于预测某些时间序列数据，而不重要的是什么)，每次我尝试重新创建相同的模型(从json加载相同的模式配置，从文件加载相同的权重，相同的args来编译函数)，在相同的序列和测试数据上，得到的结果大不相同。为什么？
代码大致如下：
#
浏览 0提问于2017-09-08得票数 13
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