Python 为什么我的循环生成的Keras序列模型完全相同？

我想用相同的超参数训练多个模型，直到得到一个足够精确的模型。我预计由于在创建模型时随机设置初始权重，性能会有轻微偏差

正如我所预料的那样，每次我收听我的节目，第一个CNN都有不同的准确度。然而，后续CNN的性能与第一个CNN完全相同。我正在清除keras会话，并在每次迭代中“删除”模型。我没有将任何随机种子设置为固定值

下面是我生成网络的代码部分（在Python 3.6中）

def重置重量（型号）：
session=keras.backend.get_session（）
对于model.layers中的图层：
对于层中的v，请说明：
v_arg=getattr（层，v）
如果hasattr（v_arg，'initializer_run'）：
初始值设定项\方法=getattr（v_arg，'初始值设定项'）
初始化器\u method.run（session=session）
打印（'重新初始化层{}.{}'。格式（layer.name，v））
def系列模型（输入目录、输出目录、roi文件）：
误差=1.0
roi\u info=读取roi\u文件（roi\u文件）
x_数据，y_数据=生成_数据集（输入_目录，roi信息）
而（误差>0.001）：
keras.backend.clear_session（）
_net=define_model（）
重置重量（净重量）
_历史=列车模型（_网络，x_数据，y_数据，num_epochs=100）
错误=历史记录。历史记录['val\u loss'][-1]
打印（“模型精度：{:7.5f}”。格式（错误））
如果误差<0.002：
_time=datetime.now（）
net_name=os.path.join（output_dir，“bayer_net_uu{:s}\u acc={:7.5f}”。格式(
_time.strftime（%Y-%m-%d_%H-%m-%S），错误）
打印（“另存为：{:s}\n\n.”格式（网络名称））
_net.save（“{:s}.h5.format（net_name））
plot_history（_history，“{:s}.png.”格式（net_名称））
其他：
打印（“不保存模型。\n\n”）
网络=无

def reset_weights(model):
        session = keras.backend.get_session()
        for layer in model.layers: 
             for v in layer.__dict__:
                 v_arg = getattr(layer,v)
                 if hasattr(v_arg,'initializer_run'):
                     initializer_method = getattr(v_arg, 'initializer')
                     initializer_method.run(session=session)
                     print('reinitializing layer {}.{}'.format(layer.name, v))

def  train_models(input_dir, output_dir, roi_file):
            error = 1.0
            roi_info = read_ROI_file(roi_file)
            x_data, y_data = generate_data_set(input_dir, roi_info)

            while (error > 0.001):
                keras.backend.clear_session()
                the_net = define_model()
                reset_weights(the_net)
                the_history = train_model(the_net, x_data, y_data, num_epochs=100)
                error = the_history.history['val_loss'][-1]
                print("Model accuracy : {:7.5f}".format(error))
            if error < 0.002:
                the_time = datetime.now()
                net_name = os.path.join(output_dir, "bayer_net_{:s}_acc={:7.5f}".format(
                    the_time.strftime("%Y-%m-%d_%H-%M-%S"), error))
                print("Saved as: {:s}\n\n".format(net_name))

                the_net.save("{:s}.h5".format(net_name))
                plot_history(the_history, "{:s}.png".format(net_name))    
            else:
                print ("Not saving the model.\n\n")
            the_net = None