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tensorflow保持每次训练结果一致的简单实现

在用tensorflow构建神经网络的时候,有很多随机的因素,比如参数的随机初始化: 正态分布随机变量tf.random_normal([m,n]),均匀分布的随机变量tf.random_uniform([m,n]),还有在从tfrecord读取数据时,也会随机打乱数据。

那么由于这些随机的操作,即使是在输入数据完全一样的情况下,每次训练的结果也不一样,那么如果想要使得每次训练的结果一致,应该怎么做呢?

可以在最开始时,固定随机数种子,如下

tf.set_random_seed(1)

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