TensorFlow模型复现问题：随机种子与训练结果不一致排查

我正在复现某TensorFlow深度学习示例中的model_1，遇到以下问题：

• 原示例用tf.random.set_seed(42)设置随机种子，但我执行时模型预测结果每次都变化；改用tf.keras.utils.set_random_seed(42)后，模型结果可复现。
• 即便使用后者，我的训练结果（mae=8.629547，mse=80.97771）和示例结果（mae=30.638134，mse=949.13086）仍不一致。我已确认训练测试数据集、模型结构与示例完全一致，请求提供排查线索。

我的训练测试数据集代码：

X=tf.range(-100,100,delta=4)
y=X+10
X=tf.expand_dims(X,axis=1)
y=tf.expand_dims(y,axis=1)
X_train = X[:40]
y_train = y[:40]
X_test = X[40:]
y_test = y[40:]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者momo33