tensorflow.random 是否具有 get_state() 和 set_state() 之类的函数？

Question

在TensorFlow中，我们可以通过

设置种子

import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(1)

在我的实验中，我希望保存种子状态，以便在我的执行被终止时恢复我的训练。我知道 python 和 numpy.random 中的默认随机库都具有检索和设置种子状态的功能，例如

>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(1)
>>> np.random.rand(1,1)
array([[0.417022]])
>>> state = np.random.get_state()
>>> np.random.rand(1,1)
array([[0.72032449]])
>>> np.random.set_state(state)
>>> np.random.rand(1,1)
array([[0.72032449]])

但我没有看到 its documentation 中的类似功能。

如何保存 tensorflow 的种子状态并重新使用它？谢谢。

Answer 1

简答：您无法提取种子的当前状态。

长答案：看这个。