介绍 "模块 'tensorflow_core.compat.v1.random' 没有属性 'set_seed' - Python"

问题背景

在使用 TensorFlow 深度学习框架中，可能会遇到"模块 'tensorflow_core.compat.v1.random' 没有属性 'set_seed'" 的错误，这通常是因为在导入 TensorFlow 后，尝试显式地设置随机数种子（即使用tf.set_seed()函数）而导致的。

问题原因

从 TensorFlow 2.0 开始，随机数生成器的行为有了很大的改变，由此带来了一些兼容性问题。tf.set_seed() 函数被移除了，而替代方法是使用tf.random.set_seed()函数。因此，当在 TensorFlow 2.0 或更高版本中尝试调用tf.set_seed()函数时，就会出现上述错误。

解决方案

为了避免出现上述错误，应该始终使用tf.random.set_seed()函数来设置随机数种子。它在 TensorFlow 1.x 和 TensorFlow 2.x 中均可用，并且旨在提供向后兼容性。例如，以下是正确的用法：

import tensorflow as tf

tf.random.set_seed(42)

结论

尽管存在一些兼容性问题，但 TensorFlow 正在不断发展和改进，以更好地支持深度学习应用程序的发展。在使用 TensorFlow 时，应密切注意版本间的差异，并使用最新版本的 TensorFlow 以获取最佳性能和最佳兼容性。