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我正在尝试写一个Kaggle内核，主题涉及设置全局/操作级种子。为此，我在不同的单元格中分别编写每个案例。但我遇到的问题是，我在之前的单元格中设置的种子会影响后续单元格的输出。
例如，看看下面描述其中一种情况的代码片段：

"""
Case:
    Setup: When only operation level seed is set -
           - Since operation level seed is set, the sequence will start from same number after restarts, 
            and sequence will be same

"""

import tensorflow as tf

print(tf.random.uniform([1], seed=1))  # generates 'A1'
print(tf.random.uniform([1], seed=1))  # generates 'A2'
print(tf.random.uniform([1], seed=1))  # generates 'A3'
print(tf.random.uniform([1], seed=1))  # generates 'A4'

如果我重新运行上面的代码（作为单独的python文件的一部分），我会得到相同的序列（如预期的那样）。
但是当我在Kaggle内核的单独单元格中重新运行相同的代码时，我得到了不同的序列。这可能是由于我必须在以前的单元格中设置全局/操作级种子。
“我试过什么？**
为了消除前面的单元格对当前单元格的影响，我使用了一些已经可用的技术来重新启动内核：

import IPython.display as display
import time

# Restart the cell
display.Javascript('Jupyter.notebook.kernel.restart()')

# Wait for the kernel to restart
time.sleep(20)

"""
Case:
    Setup: When only operation level seed is set -
           - Since operation level seed is set, the sequence will start from same number after restarts, 
            and sequence will be same

"""

import tensorflow as tf

print(tf.random.uniform([1], seed=1))  # generates 'A1'
print(tf.random.uniform([1], seed=1))  # generates 'A2'
print(tf.random.uniform([1], seed=1))  # generates 'A3'
print(tf.random.uniform([1], seed=1))  # generates 'A4'

或者这个：

from IPython.core.display import HTML
HTML("<script>Jupyter.notebook.kernel.restart()</script>")

"""
Case:
    Setup: When only operation level seed is set -
           - Since operation level seed is set, the sequence will start from same number after restarts, 
            and sequence will be same

"""

import tensorflow as tf

print(tf.random.uniform([1], seed=1))  # generates 'A1'
print(tf.random.uniform([1], seed=1))  # generates 'A2'
print(tf.random.uniform([1], seed=1))  # generates 'A3'
print(tf.random.uniform([1], seed=1))  # generates 'A4'

但我仍然没有得到相同的序列。

我的问题

我还应该尝试什么，还是我做错了什么？