去除初始化随机性
- 如果代码中使用了random模型的随机初始化，需要在随机初始化之前调用random.seed设置固定随机种子，推荐直接改为固定值初始化。
- 如果代码中使用了numpy 的随机初始化，例如random初始化，需要在初始化之前调用numpy.random.seed函数设定固定的随机种子，推荐直接将random初始化改为固定值初始化，例如numpy.full填充固定值。
- 如果代码中使用了tensorflow的随机初始化，例如tf.truncated_normal_initializer等，需要在初始化之前调用tf.set_random_seed(TF1)函数或者tf.random.set_seed(TF2)函数设定固定的随机种子，推荐直接将随机初始化改为固定值初始化，例如tf.constant_initializer填充固定值。
- 如果代码中加载了预训练模型进行初始化，确保不同设备或多次运行时加载的是相同的预训练模型。
- 其他随机性的初始化同样进行去除或者确定性修改。