tf.random.setDefaultRandomSeed(9523) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'random'

`tf.random.setDefaultRandomSeed(9523)` 这行代码在 TensorFlow 早期版本中可能是正确的，但在较新的 TensorFlow (v2.0及以上) 中，`random` 模块已经被 `tf.random` 替代了。这行代码的作用是设置 TensorFlow 的随机数生成器的默认种子，通常在做实验或需要可重复结果时使用，这样每次运行程序都会得到相同的结果。

具体来说，`setDefaultRandomSeed()` 函数被用来初始化全局随机数生成器，确保每次程序运行时，如果你没有显式地设置随机种子（例如，用 `tf.random.uniform` 或 `tf.random.normal`），那么它都会从这个默认种子开始生成随机数序列。

由于这个方法在新版本的 TensorFlow 中可能不存在，你可能会遇到 `AttributeError`，因为它找不到 `random` 属性。如果你需要设置随机种子，可以这样操作：

import tensorflow as tf

# 设置随机种子
tf.random.set_seed(9523)

或者，如果你是在创建会话之前设置种子：

tf.compat.v1.set_random_seed(9523)  # 对于 TensorFlow 1.x

相关问题

tf.random.set_seed(9523) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'random'

`tf.random.set_seed(9523)` 是 TensorFlow 中用于设置随机数种子的一个函数，但在当前版本的 TensorFlow 中，这个功能已经被弃用或重构。在 TensorFlow 2.x 版本之后，建议使用 `tf.random.seed(9523)` 或者 `tf.random.setDefaultRandom Seed(9523)` 来设置全局随机数生成器的种子，确保在模型训练中的随机操作保持一致性。

如果你遇到 `AttributeError`，可能是由于以下几个原因：

1. 你可能使用的是早期版本的 TensorFlow，那时 `tf.random` 模块确实不存在，或者已被替换。
2. 你可能导入了错误的模块，而不是 `tensorflow`，请确认你是否正确导入了 `tensorflow` 导入语句，例如 `import tensorflow as tf`。
3. 如果是在 Jupyter Notebook 中，`%tensorflow_version 1.x` 会将TensorFlow切换到旧版（v1），在这种情况下，请切换回 v2 或以上版本。

相关问题：
1. 如何在 TensorFlow 2.x 设置随机数种子？
2. 为什么要设置随机数种子？
3. 旧版 TensorFlow 和新版在随机数生成方面有何不同？

tf.random.set_seed(1234) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'random'

在TensorFlow 2.0中，`tf.random.set_seed()`已经替换了`tf.compat.v1.random.set_random_seed()`。因此，如果你使用的是TensorFlow 2.0及以上版本，应该使用`tf.random.set_seed()`来设置随机种子。如果你仍然遇到了`AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'random'`的问题，可能是因为你的TensorFlow版本过低，需要升级到2.0及以上版本。

以下是使用`tf.random.set_seed()`设置随机种子的示例代码：

import tensorflow as tf

tf.random.set_seed(1234)

c = tf.random.normal(shape=[2, 3], mean=0, stddev=1)

print(c)