Tensorflow 分布式张量流，使用随机种子

我正在使用运行基于TensorFlow的多节点分布式CPU。它工作得很好，但我无法获得可复制的结果，我尝试了跟随随机种子设置跟随和其他SO答案，即在创建图形之前添加ts.set_random_种子，以及每个操作，但这不起作用。

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如何使用多节点tensorflow的随机种子？

您是否将标志

--sync\u replications

设置为true？是的，我设置为true，但仍然没有确定的运行。我使用的是tensorflow 1.2版，我还可以试试别的吗？接受可选种子，但默认情况下它不会在脚本中设置：

mnist=input\u data.read\u data\u set（FLAGS.data\u dir，one\u hot=True）

感谢您的评论，但这似乎不起作用。你可以看到我在脚本中添加了种子，也可能是因为不同的工作人员以不同的速度运行，所以我总是得到不同的结果？我的意思是，最终的准确度是相似的，但每次我执行脚本时，每一个工人在每一轮上的损失总是不同的。你能在这里帮助我@mrry吗？如有任何其他意见/建议，将不胜感激。谢谢您是否将标志

--sync\u replications

设置为true？是的，我已设置为true，但仍然没有确定的运行。我使用的是tensorflow 1.2版，我还可以试试别的吗？接受可选种子，但默认情况下它不会在脚本中设置：

mnist=input\u data.read\u data\u set（FLAGS.data\u dir，one\u hot=True）

感谢您的评论，但这似乎不起作用。你可以看到我在脚本中添加了种子，也可能是因为不同的工作人员以不同的速度运行，所以我总是得到不同的结果？我的意思是，最终的准确度是相似的，但每次我执行脚本时，每一个工人在每一轮上的损失总是不同的。你能在这里帮助我@mrry吗？如有任何其他意见/建议，将不胜感激。谢谢