tensorflow keras重复运行结果不一致问题

最新推荐文章于 2025-01-12 22:26:42 发布

原创最新推荐文章于 2025-01-12 22:26:42 发布 · 2.5k 阅读

5 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#tensorflow #深度学习

机器学习-深度学习专栏收录该内容

1 篇文章

订阅专栏

本文介绍如何在使用TensorFlow 2.2.0版本进行深度学习网络训练时，解决每次训练结果不一致的问题。通过使用tf.random.set_seed()函数设置随机种子，可以使得训练过程可复现。

部署运行你感兴趣的模型镜像

tensorflow版本为：2.2.0，在使用tensorflow中的keras构建深度学习网络时，每次的训练结果都不一致。添加

shuffle=False后，没有效果，最后使用

tf.random.set_seed()函数，经测试，得到的训练结果固定了。使用tf.random.set_seed()时，最好放在导入

tensorflow后，否则训练结果无法固定。

记录一下！

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

TensorFlow-v2.15

TensorFlow

TensorFlow 是由Google Brain 团队开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习研究和生产环境。它提供了一个灵活的平台,用于构建和训练各种机器学习模型

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

goulmdiy

关注关注

1
点赞
踩
5

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

tensorflow保持每次训练结果一致的简单实现

09-17

今天小编就为大家分享一篇tensorflow保持每次训练结果一致的实现，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Paper：《How to Get Reproducible Results with Keras如何获得可重复的结果—探究采用神经网络算法随机性—多次运行结果不一致的问题》的翻译与解读

头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀

03-18

4806

Paper：《How to Get Reproducible Results with Keras如何获得可重复的结果—探究采用神经网络算法随机性—多次运行结果不一致的问题》的翻译与解读目录理解和探究采用深度学习算法预测时导致每次运行结果不一致的问题《How to Get Reproducible Results with Keras》的解读与翻译相关文章 Python语言之随机：三种随机函数random.seed()、numpy.random.seed()、

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

1 条评论

胖胖胖胖胖虎 2021.03.24
请教下：多次运行想保存最优的一次模型如何操作、谢谢~

tensorflow 每次训练结果差异_TensorFlow——实现简单的线性回归

weixin_39871378的博客

12-16

484

点击上方关注，All in AI中国线性回归简介线性回归是监督学习的一个重要算法。在本文中，我将重新使用我从[1](参考文献部分)中引用的以下符号。xi表示“输入”变量，也称为输入特征yi表示我们试图预测的“输出”或目标变量一对(xi，yi)被称为训练示例m个训练样例列表{xi，yi; i = 1，...，m}称为训练集符号中的上标“i”是训练集的索引X表示输入值的空间，Y表示输出值的空间。在本文...

Keras重复运行结果不一致问题

qq_15138049的博客

03-24

2593

https://github.com/fchollet/keras/issues/2743 https://github.com/fchollet/keras/issues/2479 不同版本的keras,对同样的代码,得到不同结果的原因总结(http://www.cnblogs.com/dmzhuo/p/6214486.html) 用深度学习每次得到的结果都不一样,怎么办?(http://www.sohu.com/a/150686946_116235) 单独设置seed的方法适合于CPU，GPU不

深度学习（keras tensorflow），不同输入数据每次运行结果不同

qq_39750293的博客

07-10

1368

深度学习中，不同输入数据每次运行结果不同？代码结果分析问题代码利用Deep-Residual-Shrinkage-Networks网络（Keras、GPU）建立分类模型，并加入五折交叉验证。为了使每次运行结果一致，我们在程序开头输入如下代码： SEED = 1 from numpy.random import seed seed(SEED) import tensorflow tensorflow.random.set_seed(SEED) 结果分析当输入原始数据后，每次运行结果一致，结果

关于TensorFlow Lite Android 端推理结果不一致的问题

cqrf2006的专栏

11-03

1589

项目场景：刚入坑TensorflowLite，用CNN写了个简单的人脸识别模型，数据集分3类，前两类使用OpenCV通过摄像头采集两个人的人脸，后一类为其他人的人脸。input_shape = (64, 64 , 3), 模型代码如下： def face_model(): model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=5, padding='same', input_sha

tensorflow中导入相同模型，每次传入图片的输出预测值不一样（预测值差很多）

joesgod的博客

04-05

7613

产生问题原因：导入模型后，传入神经网络的dropout=1.0未生效。故原网络中的dropout默认值=0.9生效，所以每次运行就会dropout掉一些神经元，所以每次输出结果肯定不一样。为何传入dropout=1.0未生效，解决如下： tensorflow导入模型有很多方法，其中有两种方式：这种方法虽简单，但是要在代码中重新写出训练网络的结构（该方法要写在重写的网络结构之后） ①将已经定...

tensorflow结果可重复

See what you want to see

05-10

1475

tensorflow结果可重复文章目录tensorflow结果可重复开发环境解决过程用CPU跑用GPU跑最近在学吴恩达的深度学习课程，在参考别人的代码的时候，发现在CPU多线程情况下和GPU运行的情况下，同样的代码、数据，每次训练出来的结果都不一样，这还怎么调参，于是stackoverflow走起。开发环境 Windows10 64位 python 3.6 tensorflow 1.14 keras 2.2.5 CUDA 10.0 cudnn for CUDA 10.0 解决过程用CPU跑 #

TensorFlow DAY3: 高阶 API（Keras，Estimator）（完）

最新发布

feifeikon的博客

01-12

1355

TensorFlow 作为深度学习框架，当然是为了帮助我们更便捷地构建神经网络。所以，本次实验将会了解如何使用 TensorFlow 来构建神经网络，并学会 TensorFlow 构建神经网络的重要函数和方法。

TensorFlow 篇 | TensorFlow 2.x 基于 Keras 的模型构建

AlexanderJLiu的博客

10-26

1957

「导语」TensorFlow 2.0 版发布以来，Keras 已经被深度集成于 TensorFlow 框架中，Keras API 也成为了构建深度网络模型的第一选择。使用 Keras 进行模型开发与迭代是每一个数据开发人员都需要掌握的一项基本技能，让我们一起走进 Keras 的世界一探究竟。 Keras 介绍 Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API ，它是一个独立的库，能够以 TensorFlow ， CNTK 或者 Theano 作为后端运行。 TensorFlow 从 ..

利用Tensorflow和Keras深度学习预测股票波动

- keras：一个高级神经网络API，它可以运行在Tensorflow之上，设计上更注重快速的实验。 - tensorflow-experiments：表明该项目涉及到了Tensorflow在实际问题中的应用和实验。 - keras-neural-networks：指项目中...

深度学习模型每次的精度等指标不太一样，原因是什么？如何完整的复现？

王纪刚的博客

11-23

4271

http://www.sohu.com/a/150686946_116235 作者：崔静闯神经网络算法利用了随机性，比如初始化随机权重，因此用同样的数据训练同一个网络会得到不同的结果。初学者可能会有些懵圈，因为算法表现得不太稳定。但实际上它们就是这么设计的。随机初始化可以让网络通过学习，得到一个所学函数的很好的近似。然而，有时候用同样的数据训练同一个网络，你需要每次都得到完全相同的结果。例如在教学和产品上。在这个教程中，你会学到怎样设置随机数生成器，才能每次用同样的数据训练同一网络时，都

tensorflow保持每次训练结果一致

keep forward, go, go, go

05-11

8800

在用tensorflow构建神经网络的时候，有很多随机的因素，比如参数的随机初始化: 正态分布随机变量tf.random_normal([m,n])，均匀分布的随机变量tf.random_uniform([m,n])，还有在从tfrecord读取数据时，也会随机打乱数据。那么由于这些随机的操作，即使是在输入数据完全一样的情况下，每次训练的结果也不一样，那么如果想要使得每次训练的结果一致，应该怎...

tensorflow-gpu/keras的结果可重复

lzw790222124的博客

10-20

2417

使tensorflow-gpu/keras的结果可重复/复现：因为最近的研究要对模型做对比，需要得到可重复的实验结果，参考网上众多的讲解还是不能复现只用CPU时： # -*- coding: utf-8 -*- ##### 设置随机种子，使每次训练可重复 # Seed value # Apparently you may use different seed values at each stage seed_value= 0 # 1. Set the `PYTHONHASHSEED` environm

用深度学习每次得到的结果都不一样，怎么办？

小孔乘象的天地

05-11

7145

神经网络算法利用了随机性，比如初始化随机权重，因此用同样的数据训练同一个网络会得到不同的结果。初学者可能会有些懵圈，因为算法表现得不太稳定。但实际上它们就是这么设计的。随机初始化可以让网络通过学习，得到一个所学函数的很好的近似。然而，有时候用同样的数据训练同一个网络，你需要每次都得到完全相同的结果。例如在教学和产品上。在这个教程中，你会学到怎样设置随机数生成器，才能每次用同样的数据训练同一网络时，都能得到同样的结果。我们开始。教程概览这个教程分...

训练目标检测过程中遇到的不同keras版本导致训练和预测结果截然不同的问题

Tommy3266的博客

03-10

1069

问题：最近在做目标检测项目，使用的是CenterNet网络进行训练，在自己的数据集上进行训练，首先数据集是完全一致的、然后代码也是一模一样的，但是在不同环境下得训练loss和预测结果完全不同先说结论：修改了keras版本，问题解决环境有4个：第一个是本机笔记本TensorFlow==1.15.0组合keras==2.2.4，第二个是本机笔记本TensorFlow-gpu==1.15.0和keras==2.2.4，第三个是公司台式机电脑TensorFlow-gpu==1.15.0和keras==2.2

深度学习---确保每次训练结果一致的方法

L888666Q的博客

12-05

4257

神经网络特意用随机性来保证，能通过有效学习得到问题的近似函数。采用随机性的原因是：用它的机器学习算法，要比不用它的效果更好。在神经网络中，最常见的随机性包含以下几个地方：初始化的随机性，比如权值正则化的随机性，比如dropout层的随机性，比如词嵌入最优化的随机性，比如随机优化

170719 Keras重复运行结果不一致问题