keras如何设置随机数种子

在eras 中，可以通过设置 Numpy 和 TensorFlow 的随机数种子来控制模型的随机初始化和数据的随机处理。

以下是设置随机数种子的示例代码：

import numpy as np
import tensorflow as tf
import random as rn

# 设置 Numpy 的随机数种子
np.random.seed(0)

# 设置 TensorFlow 的随机数种子
rn.seed(0)
tf.random.set_seed(0)

在这个例子中，我们将 Numpy 的随机数种子设置为 0，同时将 TensorFlow 的随机数种子设置为 0。这样，在每次运行时，这些函数都将生成相同的随机数序列，从而可以获得可重复的结果。

请注意，如果您使用的是 GPU，由于 GPU 计算的非确定性特性，即使设置了种子，也可能得到不同的结果。