[TensorFlow 2.x (tf.keras)] 乱数シードを固定して再現性を向上 - Qiita

Tensorflow 2.x (tf.keras)で乱数シードを固定する方法を紹介します。 実行環境 Python: 3.6 | 3.7 Tensorflow: 2.0 | 2.1 | 2.2 | 2.3 GitHub Actionsでテスト テストに使用したコードはこちらにあります。 背景 機械学習の開発において、「学習を再現可能にしたい」や「テスト用に、モデルの初期値を固定したい」などの要求があります。 重みの初期値の違いは学習結果に影響を及ぼすので、初期値を固定できるとこれらの悩みの解消に役立ちそうです。 重みの初期値生成は乱数を利用してます。乱数は乱数シードに基づいて生成されています。TensorFlowはデフォルトでは乱数シードは可変です。よって、毎回異なる初期値をもったモデルが生成されてしまいます。 そこで今回は、乱数シードを固定することで再現性の向上を目指します。 乱数シード