tensorflow产生“假”的模型

Question

tf.set_random_seed(1) 
R = tf.Variable(tf.random_normal((2,2)), name="random_weights") 
with tf.Session() as sess: 
    tf.set_random_seed(1) 
    sess.run(tf.initialize_all_variables()) 
    print(sess.run(R)) 

对于这段代码的随机变量，每次我运行它，它会产生不同的变量，是什么办法让同一个随机数初始化，这样我就可以重新出现分析结果和分析？

Answer 1

修复操作级别种子为tf.Variable(tf.random_normal((2,2), seed=1)