我有一個非常基本的代碼，它試圖創建一個單層密集神經網路并預測確定性輸入的輸出。代碼如下：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
model = tf.keras.models.Sequential()
model.add(layers.Dense(units = 10))
import numpy as np
inp = np.ones((1,10))
model.predict(inp)
但是我得到的輸出不是確定性的。我認為這與初始化權重和偏差有關。那么，如何在不從頭開始撰寫初始化函式的情況下解決此問題？
uj5u.com熱心網友回復：
在初始化模型之前設定全域種子 tf.random.set_seed(42)
您還可以為模型的特定部分設定種子，例如kernel_initializer在 Dense 層中，但是使用這種方法，您可能會錯過仍然不確定的初始化程式。在您的情況下，將其全域設定將是最佳解決方案。
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