Kerasの乱数シードを固定する方法

聞きたいこと

テーブルデータに対して、Kerasを使って多層パーセプトロンによる教師あり学習をしたいと
考えています。

乱数シードを固定して予測結果を再現したいと考えているのですが、うまくいきません。

乱数の固定はrandom.set_seedで出来ると思ったのですが、下記コードを実行すると
毎回予測結果が異なっています。

対象コード

python
1# 乱数シード固定
2tf.random.set_seed(0)
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4# 標準化
5scaler = StandardScaler()
6X_tr_std = scaler.fit_transform(X_tr)
7X_val_std = scaler.transform(X_val)
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9# ニューラルネットモデルの構築
10clf = Sequential()
11clf.add(Dense(256, activation='relu', input_shape=(X_tr_std.shape[1],)))
12clf.add(Dropout(0.2))
13clf.add(Dense(256, activation='relu'))
14clf.add(Dropout(0.2))
15clf.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
16clf.compile(loss='binary_crossentropy',
17             optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
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19# 学習の実行
20batch_size = 128
21epochs = 10
22history = clf.fit(X_tr_std, y_tr,
23                 batch_size=batch_size, epochs=epochs,
24                 verbose=1, validation_data=(X_val_std, y_val))
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26# 予測
27y_pred = clf.predict(X_val_std)
28y_proba = clf.predict_proba(X_val_std)
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