嵌入层输出是否具有随机性？样本顺序不同时同模型嵌入输出是否一致？

1. 嵌入层的输出是否具有随机性？ #

这得看初始化方式和训练状态：

• 未训练的嵌入层：主流框架（TensorFlow、PyTorch）默认用随机分布（正态、均匀）初始化权重，这时候初始输出是随机的。但如果手动指定了固定权重（比如预训练词向量、常量矩阵），初始输出就没有随机性。
• 训练中的嵌入层：训练时权重会随反向传播更新，如果用了dropout、随机梯度下降这类带随机属性的组件，或者数据加载时随机打乱，不同批次的输出可能有差异；但要是固定了所有随机种子、采用完全确定性的训练流程，输出就是确定的。
• 训练完成的嵌入层：权重固定后，输入相同的索引，输出完全一致，不存在随机性。

2. 两个完全相同的模型训练同一数据集，但样本输入顺序不同，嵌入层会输出完全一致的嵌入向量吗？ #

不一定，分两种情况：

• 若严格固定所有随机种子（包括框架全局种子、数据加载器种子、优化器种子等），且除了样本输入顺序不同外，其他训练细节（批次大小、学习率、正则化策略等）完全一致，那最终嵌入层的权重会完全相同，输入相同索引时输出一致。
• 若没固定随机种子，或者训练流程里存在任何随机性操作（比如dropout、随机数据增强），哪怕只是样本顺序不同，训练中权重更新的随机性会被放大，最终嵌入层权重不一样，输出自然也不一致。

补充：即使固定了种子，部分框架的某些操作在不同硬件（CPU/GPU）上可能存在微小差异，但多数场景下能保证结果一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者HenDoNR