tensorflow keras重复运行结果不一致问题

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博客提到使用的tensorflow版本为2.2.0，在利用tensorflow里的keras构建深度学习网络时，每次训练结果都不一致。

tensorflow版本为：2.2.0，

在使用tensorflow中的keras构建深度学习网络时，每次的训练结果都不一致。添加

shuffle=False后，没有效果，最后使用
tf.random.set_seed(1)函数，经测试，得到的训练结果固定了。
使用tf.random.set_seed()时，最好放在导入tensorflow后，否则训练结果无法固定

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Paper：《How to Get Reproducible Results with Keras如何获得可重复的结果—探究采用神经网络算法随机性—多次运行结果不一致的问题》的翻译与解读

头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀

03-18

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Paper：《How to Get Reproducible Results with Keras如何获得可重复的结果—探究采用神经网络算法随机性—多次运行结果不一致的问题》的翻译与解读目录理解和探究采用深度学习算法预测时导致每次运行结果不一致的问题《How to Get Reproducible Results with Keras》的解读与翻译相关文章 Python语言之随机：三种随机函数random.seed()、numpy.random.seed()、

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大口哥 2021.07.24
按照博主的设置后还是不一致，差别超过10%[face]emoji:001.png[/face]

深度学习（keras tensorflow），不同输入数据每次运行结果不同

qq_39750293的博客

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深度学习中，不同输入数据每次运行结果不同？代码结果分析问题代码利用Deep-Residual-Shrinkage-Networks网络（Keras、GPU）建立分类模型，并加入五折交叉验证。为了使每次运行结果一致，我们在程序开头输入如下代码： SEED = 1 from numpy.random import seed seed(SEED) import tensorflow tensorflow.random.set_seed(SEED) 结果分析当输入原始数据后，每次运行结果一致，结果

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tensorflow结果可重复

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