tf.keras.utils.set_random_seed

Устанавливает все случайные начальные значения (Python, NumPy и фреймворк бэкенда, например TF).

tf.keras.utils.set_random_seed(
    seed
)

Используется в блокнотах

С помощью этой утилиты можно сделать практически любую программу Keras полностью детерминированной. В некоторых случаях существуют ограничения: например, при сетевом взаимодействии (например, при распределении с сервером параметров), которое создает дополнительные источники случайности, или при использовании некоторых недетерминированных операций cuDNN.

Вызов этой утилиты эквивалентен следующему:

import random
random.seed(seed)

import numpy as np
np.random.seed(seed)

import tensorflow as tf  # Only if TF is installed
tf.random.set_seed(seed)

import torch  # Only if the backend is 'torch'
torch.manual_seed(seed)

Обратите внимание, что начальное значение TensorFlow устанавливается, даже если TensorFlow не используется в качестве фреймворка бэкенда, поскольку во многих рабочих процессах используются конвейеры tf.data (в которых применяется случайное перемешивание). Аналогично, во многих рабочих процессах могут использоваться API NumPy.