Вызов tf.set_random_seed(SEED) не влияет, что я могу сказать...
Например, запуск кода ниже нескольких раз внутри ноутбука IPython каждый раз производит различный вывод:
import tensorflow as tf
tf.set_random_seed(42)
sess = tf.InteractiveSession()
a = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5])
tf.initialize_all_variables().run()
a_shuf = tf.random_shuffle(a)
print(a.eval())
print(a_shuf.eval())
sess.close()
Если я задал семя явно: a_shuf = tf.random_shuffle(a, seed=42), результат будет таким же после каждого прогона. Но зачем мне устанавливать семя, если я уже звоню tf.set_random_seed(42)?
Эквивалентный код с использованием numpy просто работает:
import numpy as np
np.random.seed(42)
a = [1,2,3,4,5]
np.random.shuffle(a)
print(a)
