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

原文地址：http://www.cnblogs.com/lovefisho/p/16865087.html