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。

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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)

tf.set_random_seed(1234)报错怎么修改

### 回答1：
这个问题可能是由于 TensorFlow 版本不兼容或者其他原因导致的。你可以尝试使用以下代码来设置随机种子：

import tensorflow as tf
import numpy as np

tf.random.set_seed(1234)
np.random.seed(1234)

这样应该就可以解决报错问题了。

### 回答2：
当使用 TensorFlow 1.x 版本时，可以使用 `tf.random.set_seed(1234)` 替代 `tf.set_random_seed(1234)`。这是因为在 TensorFlow 2.x 版本中，`tf.random` 替代了旧版本中的 `tf.set_random_seed`。

如果你仍然在使用 TensorFlow 1.x 版本，并且遇到了 `tf.set_random_seed` 报错的问题，可能是因为你没有正确导入 `tf` 模块。你可以尝试使用以下代码解决该问题：

import tensorflow as tf

tf.compat.v1.set_random_seed(1234)

在 TensorFlow 1.x 中，使用 `tf.compat.v1.set_random_seed` 来设置随机种子。通过将 `tf` 模块的 `v1` 子模块导入，你可以使用 TensorFlow 1.x 的兼容性模式，并继续使用 `tf.compat.v1.set_random_seed`。

记住，在 TensorFlow 2.x 中，已经不再支持 `tf.set_random_seed`，你需要使用 `tf.random.set_seed`。所以，如果你想使用随机种子来控制模型的随机性，请确保你正在使用正确的 TensorFlow 版本并使用适当的函数。