下面的代码片段中Tensor占位符和Numpy结果有何不同？

问题描述

代码段：

np.random.seed(101)
init =tf.global_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    print(sess.run(x,feed_dict={x:np.random.uniform(0,1,(1,no_of_features))}))
    print(np.random.uniform(0,no_of_features)))

结果是：

[[0.5163986 0.57066756 0.02847423 0.17152166]]

[[0.68527698 0.83389686 0.30696622 0.89361308]]

我要怎么做才能在两个语句中获得相同的结果

解决方法

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