我试图复制我的模型的结果。但是每次运行它，结果都不一样（即使重新启动google colab的运行时）。这是模型

# set random seed
tf.random.set_seed(42)

# 1. Create the model
model_1 = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=[1])
    ])

# 2. Compile the model
model_1.compile(loss=tf.keras.losses.mae,
            optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(),
            metrics=["mae"])

# 3. Fit the model
model_1.fit(X_train, y_train, epochs=100)

X_train和y_train是两个Tensor，每个Tensor都有shape=(40,)和dtype=int32

# 4. make a prediction
y_pred = model.predict(X_test)

# 5. mean absolute error
mae = tf.metrics.mean_absolute_error(y_true=y_test,
                                     y_pred=tf.squeeze(tf.constant(y_pred)))

X_test和y_test是两个Tensor，每个Tensor都有shape=(10,)和dtype=int32
现在，每次运行上面的代码时，我都会得到mae的不同值，例如：8.63，21.26，14.96，14.93，14.84，...
我期望得到相同的运行，因为我在构建和训练模型之前设置了随机种子。
如何准确再现模特的表现？