Python 如何在tensorflow中使用相同的权重进行初始化？

我正在用tensorflow构建一个CNN模型，我想知道是否有可能为权重初始化设置一个种子，以便在任何地方都有相同的种子，这样我就可以比较模型的不同架构。在堆栈溢出上找到了这样的答案，但没有真正帮助我，因此我们将感谢您的帮助。提前谢谢

您可以根据需要在所有层中设置内核初始化器。术语kernel_初始值设定项是一个奇特的术语，它的统计分布或函数用于初始化权重

初始值设定项可以采用不同的值。您可以将它们全部设置为0、1或常量值。也可以使用种子值选择RandomUniform或RandomNormal

如果您对层使用tensorflow，则可以在此处找到有关不同初始值设定项的详细信息-

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如果您使用Keras作为图层，那么您可以在此处找到有关不同初始值设定项的详细信息-

谢谢！但不管怎样，我觉得这样不行？因为每次数据都会被洗牌，所以图像的顺序会被洗牌，批次也会发生变化，所以我无法与其他架构进行比较，对吗？如果使用相同的种子洗牌数据，可以比较不同的架构。对于特定种子，洗牌后的数据将始终相同。因此，请确保您在所有架构中使用相同的数据和相同的种子。@Ponx-如果我已经回答了您的问题，请您接受答案并投票表决。非常感谢。