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)
# tensorflow
GitHub 加速计划 / te / tensorflow
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74.12 K
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一个面向所有人的开源机器学习框架
最近提交(Master分支：2 个月前 )
a49e66f2 PiperOrigin-RevId: 663726708 3 个月前
91dac11a This test overrides disabled_backends, dropping the default value in the process. PiperOrigin-RevId: 663711155 3 个月前
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