tensorflow结果可重复

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在Windows10环境下，使用tensorflow 1.14、keras 2.2.5和CUDA 10.0时，通过CPU和GPU尝试解决模型结果的可重复性问题。在CPU上设置随机数种子和限制单线程运行较慢，而在GPU上采用NVIDIA官方的tensorflow-determinism包解决了GPU运行的可复现性问题。

tensorflow结果可重复

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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

  1. Windows10 64位
  2. python 3.6
  3. tensorflow 1.14
  4. keras 2.2.5
  5. CUDA 10.0
  6. cudnn for CUDA 10.0

解决过程

用CPU跑

# Seed value
# Apparently you may use different seed values at each stage
seed_value= 0

# 1. Set the `PYTHONHASHSEED` environment variable at a fixed value
import os
os.environ['PYTHONHASHSEED']=
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tensorflow详解
AI时代光年
07-27 1063
TensorFlow 是一个开源的深度学习框架，由 Google Brain 团队开发和维护。它可以用于构建各种类型的神经网络，包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等。TensorFlow 提供了丰富的 API 和工具，使得开发者可以轻松地构建、训练和部署深度学习模型。TensorFlow 的名字来源于矩阵运算中的张量（Tensor），它代表着多维数组。在 TensorFlow 中，张量是重要的数据结构，用于表示神经网络中的权重和输入输出数据。
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tensorflow保持每次训练结果一致的简单实现
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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
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Tensorflow-GPU 实验结果的可重复性解决办法集锦 控制 numpy random tensorflow 的seed 控制 tensorflow 并行运算的线程数
tensorflow-gpu/keras的结果可重复
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【tensorflow】结果可复现设置-随机种子设置(Random Seed)
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Tensorflow 结果复现设置
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Tensorflow 2.x代码中如何控制随机性以保证结果可重复性
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控制实验的随机性非常有必要：(1) 保证结果的可复现/重复性一直都是研究中的一个基本问题； （2）在验证所提方法/系统中往往需要做分离/消融实验来对结果进行拆分，以验证各个模块是否有效以及对总体结果的贡献，控制随机性可以消除因随机性的引入产生的影响。基于此，在此总结`tensorflow2.x`实验环境的随机性控制方法。 tensorflow-determinism TF_CUDNN_DETERMINISTIC TF_DETERMINISTIC_OPS
tensorflow（1）---归一化
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（1）归一化是属于预处理阶段的操作 （2）归一化所在库sklearn.processing中 （3）归一化是对数据中x进行转化，y不动（x为原始数据，y为分类标签） （4）归一化是把数据每列变换到差不多的数量级 （5）为什么归一化： 以线性回归y=w1*x1+w2*x2为例（不考虑偏置bias）,假设x1为年龄(10,20,30,40),x2为收入(10000,20000,30000,40000),此时数量级x2>>x1（远远大于）。y不变，数量级w1>>w2,在梯度下降求
tensorflow 实验过程可重复
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在做科研时使用tensorflow作为算法开发工具。后来有了更好用的pytorch之后，由于很多基础代码都是用tensorflow编写的，所以，就没有转到pytorch上来。 最近在写论文，比较重视算法的可复现性，发现在tensorflow中，相同的参数设置，相同的种子设置，相同的输入数据，相同的优化器，相同的初始化参数，在训练过程中会有不同的损失，且随着迭代次数的增加，这种“损失差异”的积累最终会导致准确率差异较大的实验结果。同一组参数多组实验，实验结果浮动较大，差异之大使自己无法确认自己工作的有效性，
TENSORFLOW-GPU/KERAS的结果踩坑记录
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tensorflow-gpu/keras的结果可重复 - 灰信网（软件开发博客聚合）https://www.freesion.com/article/78241396652/用kreas2.3 tendorflow-gpu2.1运行代码时，每次结果不一样，看了这个博客后解决了问题。 然而！！！ 我把程序里面40个个体得到的结果和单独运行其中一个个体的结果对比时，结果又不一样了。验证几次后，初步推测是循环从1开始和随机抽取样本时 from tfdeterminism import patch p..
深度学习模型训练中如何控制随机性
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训练模型过程中，会遇到很多的随机性设置，设置随机性并多次实验的结果更加有说服力。但是现在发论文越来越要求模型的可复现性，这时候不得不控制代码的随机性问题，小编最近也遇上这些问题，所以在这里总结一下如何控制模型的随机性，但是我用的tensorflow的框架，适用于keras框架： 1.设置numpy, random, os的随机性 全局中固定numpy, random, os的随机性 import numpy as np import random np.random.seed(seed) # seed是一个
tensorflow解决gpu随机性问题，可复现
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最近在准备小论文的实验，因为是做对比实验，但是由于存在随机性，在tensorflow框架中每次运行的结果都不一样，导致我改进的方法不知道是由于随机性造成的还是真的起到了作用，越来越怀疑，于是到处搜，怎么消除网络的随机性，终于在今天解决了这个问题，接下来可以放心调参了。 首先所有的初始化要设置随机种子，在网络训练最前面加上以下代码，消除参数初始化带来的随机性，如果你的程序中用到了dropout也是需要设置seed的。 然而单单设置上面的，每次运行的结果还是不一样，于是又苦逼的搜了很久，有的地方看到是因
tf-keras踩坑
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使用jupyter连接服务器，通过tensorflow调用keras，结果直接显存拉满。网上找了一堆解决方法：指定gpu的，balabla…但是，仍旧没有解决，问就是有点emo,先占坑，后面解决了再来补完.
tensorflow 元素重复方法汇总
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1. tf.repeat >>> a = tf.repeat(['a', 'b', 'c'], repeats=[3, 1, 2], axis=0) [b'a' b'a' b'a' b'b' b'c' b'c'] >>> a = tf.repeat(['a', 'b', 'c'], repeats=[3, 1, 2], axis=1) [b'a' b'a' b'a' b'c' b'c'] >>> out = tf.repeat([[1, 2],
tensorflow模型训练结果一致性
最新发布
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<think>首先，用户的问题是：“我想确保TensorFlow模型在不同训练过程中结果的一致性，请问TensorFlow模型训练结果一致性设置随机种子保证可重复性。” 这直接涉及到如何设置随机种子来确保训练结果的可重复性。 根据系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。 用户提供了引用[1]、[2]和[3]，我需要参考这些内容。引用[1]是关于设置随机种子的代码示例；引用[2]是关于分布式数据并行性的；引用[3]是关于TensorFlow中的随机因素。用户的问题焦点是设置随机种子保证一致性，所以我应该主要参考引用[1]和[3]。 我的回答结构需要清晰，帮助用户逐步解决问题。确保回答真实可靠。 步骤： 1. **理解问题**：用户想确保TensorFlow模型在不同训练过程中结果一致。这涉及到设置随机种子来控制随机性。 2. **参考引用**： - 引用[1]提供了设置随机种子的代码：包括设置环境变量、Python随机种子、NumPy随机种子、TensorFlow随机种子，以及配置TensorFlow会话。 - 引用[3]提到TensorFlow中的随机因素，如参数初始化和数据打乱。 - 引用[2]是关于分布式训练的，但用户的问题没有提到分布式，所以可能不直接相关，但可以简要提及。 3. **组织回答**： - 先解释为什么需要设置随机种子。 - 然后逐步说明如何设置，参考引用[1]的代码。 - 确保使用中文。 - 在回答中自然地添加引用标识。 - 最后生成相关问题。 4. **格式要求**： - 行内数学表达式用$...$，例如讨论概率或随机变量时。 - 如果有独立公式，用$$...$$。 - 生成相关问题放在最后。 内容大纲： - **引言**：解释训练结果不一致的原因（随机初始化、数据打乱等），引用[3]。 - **步骤**：详细描述设置随机种子的方法，基于引用[1]。 - 设置环境变量PYTHONHASHSEED。 - 设置Python内置随机生成器。 - 设置NumPy随机生成器。 - 设置TensorFlow随机生成器。 - 配置TensorFlow会话（针对旧版本TensorFlow）。 - **注意事项**：对于新版本TensorFlow（如TF2.x），使用tf.random.set_seed。 - **完整代码示例**：提供类似引用[1]的代码，但更新为当前版本。 - **结论**：强调这些设置如何保证一致性。 - **相关问题**：生成3-5个相关问题。 生成相关问题： - 例如： 1. 如何在新版本TensorFlow中设置随机种子？ 2. 分布式训练中如何保证结果一致性？ 3. 除了设置种子，还有其他方法提高训练可重复性吗？ 4. TensorFlow中随机种子设置失败的可能原因？ 确保LaTeX正确：如果有数学表达式，例如讨论概率分布，使用$...$。例如，$p(x)$。 现在，构建回答。</think>### TensorFlow模型训练结果一致性：设置随机种子保证可重复性 在TensorFlow模型训练中，结果不一致的主要原因是随机性因素，如参数初始化（例如使用$tf.random.normal$或$tf.random.uniform$）、数据打乱顺序或并行计算中的不确定性[^3]。这些随机行为会导致不同训练运行中模型权重和输出结果产生差异。通过设置随机种子，您可以固定这些随机过程，确保每次训练结果可重复。以下基于引用内容，逐步说明实现方法（以TensorFlow 2.x为主，兼容旧版本）。 #### 为什么需要设置随机种子？ - 随机初始化：模型权重初始值来自随机分布（如正态分布$N(\mu, \sigma^2)$），如果不固定种子，每次初始化不同。 - 数据加载：使用`tf.data.Dataset`时，数据打乱（`shuffle`）依赖于随机种子。 - 并行操作：在多线程或分布式环境中（如`MirroredStrategy`），线程调度顺序可能引入随机性[^2]。 通过控制这些因素，您能获得完全一致的训练结果[^1]。 #### 设置随机种子的完整步骤 以下是确保可重复性的关键步骤，基于引用[1]的代码并更新至TensorFlow 2.x。**注意**：所有设置必须在导入库后立即执行，且种子值（如`seed_value=0`）需保持一致。 1. **设置环境变量和Python内置随机生成器** 控制Python哈希行为和基础随机函数： ```python import os import random seed_value = 42 # 固定种子值，可自定义 os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed_value) # 固定哈希随机性 random.seed(seed_value) # 固定Python随机模块 ``` 2. **设置NumPy随机生成器** 确保NumPy相关操作（如数据预处理）可重复： ```python import numpy as np np.random.seed(seed_value) ``` 3. **设置TensorFlow随机生成器** 针对TensorFlow 2.x，使用`tf.random.set_seed`全局设置： ```python import tensorflow as tf tf.random.set_seed(seed_value) # 固定TF核心随机操作 ``` - **旧版本兼容（TensorFlow 1.x）**：如引用[1]所示，需额外配置会话： ```python tf.compat.v1.set_random_seed(seed_value) # TF1.x的随机种子 session_conf = tf.compat.v1.ConfigProto( intra_op_parallelism_threads=1, # 限制线程并行性 inter_op_parallelism_threads=1 ) sess = tf.compat.v1.Session(config=session_conf) tf.compat.v1.keras.backend.set_session(sess) # Keras会话绑定 ``` 4. **配置数据加载和模型训练** - **数据打乱**：在使用`tf.data.Dataset.shuffle`时，显式设置`seed`参数： ```python dataset = dataset.shuffle(buffer_size=1000, seed=seed_value) ``` - **模型初始化**：避免在自定义层中使用非固定随机源。 - **分布式训练**：如果使用`MirroredStrategy`等分布式策略，确保所有设备同步随机状态[^2]。 #### 注意事项 - **版本兼容性**：TensorFlow 2.x简化了设置，优先使用`tf.random.set_seed`。旧版本需额外会话配置[^1]。 - **局限性**：GPU计算可能因浮点运算顺序引入微小差异，可通过设置`TF_DETERMINISTIC_OPS=1`环境变量缓解（需CUDA支持）。 - **验证**：运行两次训练，比较损失曲线（如$L(\theta)$）和权重值，确保完全一致。 #### 完整示例代码 ```python # -*- coding: utf-8 -*- import os import random import numpy as np import tensorflow as tf # 固定种子值 seed_value = 42 os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed_value) random.seed(seed_value) np.random.seed(seed_value) tf.random.set_seed(seed_value) # 可选：针对TF1.x的会话配置（旧项目兼容） if tf.__version__.startswith('1.'): session_conf = tf.compat.v1.ConfigProto( intra_op_parallelism_threads=1, inter_op_parallelism_threads=1 ) sess = tf.compat.v1.Session(config=session_conf) tf.compat.v1.keras.backend.set_session(sess) # 示例模型训练 model = tf.keras.Sequential([...]) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data).shuffle(100, seed=seed_value) # 固定数据打乱 model.fit(dataset, epochs=10) ``` 通过以上步骤，您能有效消除随机性，实现跨训练运行的结果一致性[^1][^3]。在分布式场景中，还需结合策略如数据分区和梯度同步[^2]。
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