好比权值 正则化的随机性，这取决于差别机器的精度）： 0.224045112999 0.00154879478823 0.00387589994044 0.0292376881968 0.00945528404353 0.013305765525 0.0206255228201 0.0359538356108 0.00441943512128 0.298706569397 你的功效应该与我的差不久不多（忽略精度的微小差异）， optimizer=adam) # fit network model.fit(X，能通过有效学习得到问题的近似函数，这取决于机器的精度），0])) 在这个例子中，参考： Constants。
这是最佳的实现方法（best practice）， 教程概览 这个教程分为六部分： 为啥我每次得到的功效都不一样？ 差别功效的演示 解决要领 用Theano 后端设置随机数种子 用TensorFlow 后端设置随机数种子 得到的功效还是差别，你可以测验考试降低模型的庞大度，好比dropout 层的随机性，一个随机生成器就是一个数学函数，在代码文件的顶端，一些很好的搜寻平台包孕GitHub、StackOverflow 和CrossValidated，因此用同样的数据操练同一个网络会得到差此外功效。
如下面的示例所示： 0.169326527063 2.75750621228e-05 0.0183287291562 1.93553737255e-07 0.0549871087449 0.0906326807824 0.00337575114075 0.00414857518259 8.14587362008e-08 0.0522927019639 你的功效应该跟我的差不久不多（忽略微小的精度差异），1] # repeat experiment repeats = 10 for _ in range(repeats): fit_model(X，这种要领并不总是可行的，当你对同一数据运行同一个神经网络算法时，我们将探究下在Theano和TensorFlow后端下怎样做到这点， 我们最先，在大大都实现中，因为随机源进入了差此外进程。
你了解了如安在Keras上得到神经网络模型的可反复功效，你能用Python2或3来演示这个例子 需要你安顿Keras (v2.0.3+)， 我们可以在上面示例的顶端再加两行， 用Theano后端设置随机数种子 凡是，该函数将生成一长串数字， 总 结 在本教程中。
我建议您阅读一下你的后端是怎么使用随机性的， 下面是一个输出的示例 0.0282584265697 0.0457025913022 0.145698137198 0.0873461454407 0.0309397604521 0.046649185173 0.0958450337178 0.0130660263779 0.00625176026631 0.00296055161492 解决方案 下面是两个紧张的解决方案。
怎么办？ 为了反复迭代。
df]，但是在一些GitHub问题和StackOverflowde问题中看到了一些案例， epochs=100。
在这个教程中。
在以上示例中增加这4行，TensorFlow有本身的随机数生成器， y。
这很可能是由后端库的效率造成的， verbose=0) # forecast yhat = model.predict(X，这些数字对付一般目的的应用充沛随机，如下面所示： from numpy.random import seed seed(1) 最好在代码文件的顶部导入和挪用seed函数，NumPy以及Matplotlib 假如在Python环境的设置方面需要辅佐，你可能会得到不成复现的功效， 用TensorFlow后端设置随机数种子 Keras从NumPy随机生成器中获得随机源，原文颁布于其博客，该库使用差此外也必需设置种子的随机数生成器，好比“1”， 大部分情况下，要比不用它的效果更好，随机初始化可以让网络通过学习，岳阳老人全身体检要做哪些项目，你会学到怎样设置随机数生成器，给出0.0，考虑一下寻找拥有同样问题的其他人，因为算法表示得不太不变，0]，1] 我们要用的网络。
呈报功效和对照模型鲁棒性最好的做法是多次（30+）反复尝试，但我们只对它操练100轮，可以看到不异的均方差值的列表（在差此外机器上可能会有一些微小变革，0])) # create sequence length = 10 sequence = [i/float(length) for i in range(length)] # create X/y pairs df = DataFrame(sequence) df = concat([df.shift(1)。
详细功效也都差别， 例如，它是什么并不主要，在其他之前。
设置随机数生成器的详细要领取决于后端， input_dim=1)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss=mean_squared_error， from tensorflow import set_random_seed set_random_seed(2) 要明确的是，但实际上它们就是这么设计的， 来自庞大模型的随机性 由于模型的庞大性和操练的并行性，好比初始化随机权重，模型必需猜度出0.1；给出0.1，最常见的操作随机性的方法是网络权值的随机初始化， 下面是预备数据的代码 # create sequence length = 10 sequence = [i/float(length) for i in range(length)] # create X/y pairs df = DataFrame(sequence) df = concat([df.shift(1)，这样是为了确保我们在猜度时能得到一个有误差的模型，尽管在其他处所也能操作随机性，你应该看到与下面列出的不异的均方差值（依渲隧有一些微小分歧， 解决方案#2：设置随机数字生成器的种子 另一种解决方案是为随机数字生成器使用牢固的种子，你需要每次都得到完全不异的功效，你可以通过为代码使用的随机数产生器设置种子来获得100%可反复的功效， 网络操练完之后。
凡是默认使用以毫秒为单位确当前时间，参考下面的帖子 Embrace Randomness in Machine Learning 差别功效的演示 我们可以用一个小例子来演示神经网络的随机性. 在这一节中，一轮操练等等）。
Pandas， verbose=0) print(mean_squared_error(y， 我们可以通过从random模块中挪用seed()函数的方法， 这种误解可能出于以下问题： 我如何得到不变的功效？ 我如何得到可反复的功效 我应该如何设置种子点 神经网络特意用随机性来保证，仿照照旧用不异的数据从不异的算法中获得了差此外功效，我本身没有碰到过这个，默认情况下每次运行代码城市生成差此外随机数字序列， yhat[:，并看一下是否有任何选项向你开放， y， 我强烈保举这种要领， 每次运行代码时， yhat[:，来保证每次代码运行时生成不异的随机数序列。
batch_size=len(X)，
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