Python 如何使用AutoKeras获得可重复的结果

我需要用AutoKeras为相同的输入和配置重现结果：我在笔记本开始时尝试了以下方法，但仍然没有得到相同的结果

我使用的是Tensorflow 2.0.4和AutoKeras 1.0.12

seed_value= 0

import os
os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed_value)
os.environ['TF_CUDNN_DETERMINISTIC'] = str(seed_value)


import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(seed_value)

from keras import backend as K
import autokeras as ak


import random
random.seed(seed_value)


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

注:

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我想在不同的时间复制结果；i、 e.在关闭笔记本后获得相同的结果，然后再次运行代码。。不在同一个会话中。

我想，您需要在每次调用前对生成器进行种子设定，以便可以复制。最好的选择是制作这样的装饰器（或上下文管理器）：

导入上下文库
@contextlib.contextmanager
def可复制（种子值=0）：
导入操作系统
os.environ['pythonhasheed']=str（种子值）
os.environ['TF_CUDNN_DETERMINISTIC']=str（种子值）
导入tensorflow作为tf
tf.random.set_seed（seed_值）
从keras导入后端为K
将autokeras作为ak导入
随机输入
随机种子（种子值）
将numpy作为np导入
np.random.seed（seed_值）
产量
@可复制的
def main（）：
#…把你的代码放在这里。。。

UPD

注意：我想在不同的时间复制结果；i、 e.在关闭笔记本后获得相同的结果，然后再次运行代码。。不是在同一个会议期间

然后呢

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@madbrd感谢您的回答，但我想在不同的时间复制结果；i、 e.在关闭笔记本后获得相同的结果，然后再次运行代码。。不是在同一个会话中。@userInThisWorld，这有什么不同？（除非

random

不是唯一的罪魁祸首）