from tensorflow.random import set_seed报错

这个报错通常是因为你的 TensorFlow 版本太低，没有这个 `set_seed` 函数。请尝试更新你的 TensorFlow 版本到 2.3 或以上。可以使用以下命令来更新 TensorFlow：

pip install --upgrade tensorflow

如果你已经安装了最新的 TensorFlow 版本，但是还是报错，那可能是其他原因导致的，请提供更多的错误信息和代码上下文，以便我们更好地帮助你解决问题。

相关问题

if __name__ == '__main__': #初始化环境 ENV_NAME = 'Pendulum-v1' # environment name RANDOMSEED = 1 # random seed env = gym.make(ENV_NAME) env = env.unwrapped # reproducible，设置随机种子，为了能够重现 env.seed(RANDOMSEED) np.random.seed(RANDOMSEED) tf.random.set_seed(RANDOMSEED) if __name__ == '__main__': #初始化环境 ENV_NAME = 'Pendulum-v1' # environment name RANDOMSEED = 1 # random seed env = gym.make(ENV_NAME) env = env.unwrapped # reproducible，设置随机种子，为了能够重现 env.seed(RANDOMSEED) np.random.seed(RANDOMSEED) tf.random.set_seed(RANDOMSEED) if __name__ == '__main__': #初始化环境 ENV_NAME = 'Pendulum-v1' # environment name RANDOMSEED = 1 # random seed env = gym.make(ENV_NAME) env = env.unwrapped # reproducible，设置随机种子，为了能够重现 env.seed(RANDOMSEED) np.random.seed(RANDOMSEED) tf.random.set_seed(RANDOMSEED)

根据你提供的代码，问题可能出现在`g.make(ENV_NAME)`这一行。`Pulum-v1`环境是用于实现立摆任务的，但是根据错误信息`PendulumEnv`对象没有`seed`属性这可能是因为你导入的gym`模块中的版本不同。

请尝试使用代码导入`gym模块，并重新运行程序：

import gym
from gym.envs.classic_control import PendulumEnv

# 初始化环境
ENV_NAME = 'Pendulum-v1'    # environment name
RANDOMSEED = 1              # random seed
env = PendulumEnv()
env.seed(RANDOMSEED)
np.random.seed(RANDOMSEED)
tf.random.set_seed(RANDOMSEED)

这样应该能够解决`PendulumEnv`对象没有`seed`属性的问题。如果还有其他问题，请提供完整的错误信息和相关代码。

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。

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