python - sklearn NMF，每当我再次尝试时，推理权重值都会改变

Question

每当我进行推理时 (nmf_model.transform(matrix)) 文档的每个主题的权重值都会更改。

from sklearn.decomposition import NMF

nmf_model = NMF(
  n_components = 7,
  init = 'nndsvda',
  solver = 'mu',
  beta_loss = 'Frobenius',
  max_iter = 500,
  tol = 0.000001, 
  alpha = 0.1,
  l1_ratio = 0,
  shuffle = True
)

我正在使用 NMF 进行主题建模。

我保存了这个模型并进行了推理。但是我试了两次，结果变了。

例如，

version 1 : 
topic_001 : weight 0.013663
topic_002 : weight 0.072554
topic_003 : weight 0.000056 

……

但是版本 2 与版本 1 的权重值不同，即使我在进行推理时也没有改变任何东西。

下面是我的推理代码

data_mat = csc_matrix.transpose(gensim.matutils.corpus2csc(ref_corpus + corpus))[len(ref_corpus):]

nmf_model.transform(data_mat)

有谁知道它为什么会发生？我想修复它，以便在我再次尝试时可以获得相同的值。