np.random.seed(1) tf.set_random_seed(1)

这两行代码分别用于设置随机数种子，以确保每次运行代码时得到的随机数序列是相同的。这在机器学习中非常重要，因为我们通常需要随机初始化模型参数，如果每次运行随机数序列是不同的，那么模型的表现也会不同，这对于模型的评估和比较是非常不利的。因此，通过设置随机数种子，可以保证每次运行代码时得到的随机数序列是相同的，从而使得模型的表现具有可重复性，方便我们进行模型的评估和比较。

相关问题

seed = 123 np.random.seed(seed) tf.set_random_seed(seed)作用

这两行代码的作用是设置随机数种子，以便在每次运行代码时生成的随机数序列相同。这对于调试和复现实验结果非常有用，因为在每次运行代码时，生成的随机数序列都是相同的，从而可以确保实验的可重复性。在这里，np.random.seed(seed)设置NumPy随机数生成器的种子，tf.set_random_seed(seed)设置TensorFlow随机数生成器的种子。

np.random.seed(42) tf.random.set_seed(42)

这段代码是什么意思？

这段代码的作用是设置随机种子，使得每次运行程序时生成的随机数相同，以保证结果的可重复性。其中np.random.seed(42)设置了NumPy库的随机种子为42，tf.random.set_seed(42)设置了TensorFlow库的随机种子为42。这样，在使用这两个库进行随机数生成时，每次生成的随机数都是相同的。