张量流中的随机值

Question

我想在激活函数中生成随机数，以便每次调用激活函数时都会生成随机数。我尝试使用random.uniform和tf.random_uniform，但它只在编译时生成一个随机值，并且不再更改。我怎样才能每次更新？

有趣的事实： 当我使用tf.Variable（random.uniform（1,2））创建变量时，每次调用它的函数稍微大一点时，例如：

stats = [['cap', '0'], ['cap', '0']]
stats1 = [['cap', '0'], ['cap', '1']]

if any(any(a > b for a, b in zip(i, c)) for i, c in zip(stats, stats1)):
     print("success")

编辑： 功能很简单 功能：

1.22069513798
1.22072458267
1.22075247765
1.22077202797

我将省略神经网络中的所有行，但我只是将其称为：

def activation(tensor):
    alpha = tf.Variable(random.uniform(1,2))
    return alpha*tensor,alpha

我稍后通过简单地获得价值：

act,alpha = activation(dense_layer+bias)

由于

Answer 1

很难说没有源代码，但是您可能正在使用该随机值初始化变量并重用相同的值？

另一种可能性：