SeedGenerator 類別
SeedGenerator 類別
keras.random.SeedGenerator(seed=None, name=None, **kwargs)
每次呼叫產生隨機數字的函數時，產生可變的種子值。
在 Keras 中，所有隨機數字產生器（例如 keras.random.normal()）都是無狀態的，這表示如果您將整數種子傳遞給它們（例如 seed=42），它們在重複呼叫時將返回相同的值。為了在每次呼叫時獲得不同的值，必須使用提供隨機產生器狀態的 SeedGenerator。
請注意，所有隨機數字產生器都有預設種子值 None，這表示使用內部的全域 SeedGenerator。如果您需要將 RNG 與全域狀態解耦，您可以提供具有確定性或隨機初始狀態的本地 StateGenerator。
關於 JAX 後端的注意事項：請注意，對於使用 JAX 後端進行 RNG 的 JIT 編譯，需要使用本地 StateGenerator 作為種子參數，因為不支援使用全域狀態。
範例
seed_gen = keras.random.SeedGenerator(seed=42)
values = keras.random.normal(shape=(2, 3), seed=seed_gen)
new_values = keras.random.normal(shape=(2, 3), seed=seed_gen)
在層中的用法
class Dropout(keras.Layer):
def __init__(self, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)
self.seed_generator = keras.random.SeedGenerator(1337)
def call(self, x, training=False):
if training:
return keras.random.dropout(
x, rate=0.5, seed=self.seed_generator
)
return x