我正在根据-https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/random/set_seed中给出的规则测试tf.random.set_seed
特别是我正在测试第二个规则--我们只设置全局级种子，不设置操作级种子。
根据文档（上面提到了链接），第二条规则是：
如果设置了全局种子，但未设置操作种子：系统确定性地结合全局种子来挑选操作种子，使得其获得唯一随机序列。
为了解释第二条规则，文档使用以下代码段：

tf.random.set_seed(1234)
print(tf.random.uniform([1]))  # generates 'A1'
print(tf.random.uniform([1]))  # generates 'A2'

并指出，
我们在第二次调用tf.random.uniform时得到'A2'而不是'A1'的原因是第二次调用使用了不同的操作种子。
现在，我在形状为（3，）的1DTensor上测试了这个规则，以检查在循环的连续迭代中，重排Tensor的输出是否没有给予相同的序列，如下所示：

import tensorflow as tf

"""
Only global level seed
"""

tf.random.set_seed(1234)
   
constant_tensor = tf.constant([1,2,3])

for i in range(1, 15):
    shuffled_tensor = tf.random.shuffle(constant_tensor)
    print(shuffled_tensor)

我得到了以下输出：

tf.Tensor([3 1 2], shape=(3,), dtype=int32)
tf.Tensor([2 3 1], shape=(3,), dtype=int32)
tf.Tensor([2 1 3], shape=(3,), dtype=int32)
tf.Tensor([2 3 1], shape=(3,), dtype=int32)
tf.Tensor([1 3 2], shape=(3,), dtype=int32)
tf.Tensor([3 2 1], shape=(3,), dtype=int32)
tf.Tensor([2 1 3], shape=(3,), dtype=int32)
tf.Tensor([2 1 3], shape=(3,), dtype=int32)
tf.Tensor([2 3 1], shape=(3,), dtype=int32)
tf.Tensor([2 1 3], shape=(3,), dtype=int32)
tf.Tensor([3 2 1], shape=(3,), dtype=int32)
tf.Tensor([1 2 3], shape=(3,), dtype=int32)
tf.Tensor([3 2 1], shape=(3,), dtype=int32)
tf.Tensor([3 2 1], shape=(3,), dtype=int32)

从输出中可以看到，第7行和第8行的序列匹配，第13行和第14行的序列也匹配。
根据文档，tensorflow不应该在连续迭代中输出相同的序列。
那为什么我会得到这种输出？我误解了这个概念吗？
为了进一步测试这一点，我还测试了以下片段，我用它来生成14个1-DTensor，并检查是否有任何Tensor在连续运行中重复，如下所示：

import tensorflow as tf
tf.random.set_seed(1234)
for i in range(1, 15):
    print(tf.random.uniform(shape=[1], minval=1, maxval=15, dtype=tf.int32))

我得到了以下输出：

tf.Tensor([12], shape=(1,), dtype=int32)
tf.Tensor([8], shape=(1,), dtype=int32)
tf.Tensor([1], shape=(1,), dtype=int32)
tf.Tensor([2], shape=(1,), dtype=int32)
tf.Tensor([4], shape=(1,), dtype=int32)
tf.Tensor([3], shape=(1,), dtype=int32)
tf.Tensor([2], shape=(1,), dtype=int32)
tf.Tensor([7], shape=(1,), dtype=int32)
tf.Tensor([13], shape=(1,), dtype=int32)
tf.Tensor([11], shape=(1,), dtype=int32)
tf.Tensor([8], shape=(1,), dtype=int32)
tf.Tensor([3], shape=(1,), dtype=int32)
tf.Tensor([1], shape=(1,), dtype=int32)
tf.Tensor([4], shape=(1,), dtype=int32)

你可以看到没有两个连续的Tensor是重复的。为什么我在第一个片段中没有看到这种行为？