tf.random.set_seed(116)

tf.random.set_seed(116)的意思是设置TensorFlow的随机种子为116。这个随机种子可以用来控制TensorFlow中的随机数生成器，使得每次运行时生成的随机数序列是相同的。这样可以保证实验的可重复性，方便调试和比较不同模型的性能。

相关问题

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

这段代码是用来设置随机数种子，以确保在运行代码时生成的随机数是可复现的。seed 是一个整数，用于初始化随机数生成器的种子。通过设置相同的种子，可以确保每次运行代码时生成的随机数序列相同。tf.random.set_seed(seed) 是为了设置 TensorFlow 中的随机数生成器的种子，np.random.seed(seed) 是为了设置 NumPy 中的随机数生成器的种子。这样做可以保证在使用 TensorFlow 和 NumPy 时生成的随机数是一致的。

tf.set_random_seed(train_params.RANDOM_SEED)

这段代码是用来设置 TensorFlow 的随机种子，以保证每次运行程序时得到的随机数是一致的。在模型训练中，随机数的使用非常广泛，例如初始化模型参数、打乱数据集等。如果不设置随机种子，则每次运行程序时得到的随机数都是不同的，导致模型的结果也不一样，不利于结果的复现和比较。因此，设置随机种子是非常重要的。在这段代码中，train_params.RANDOM_SEED 是一个整数常量，用来指定随机种子的值。