使用来自相同数据的 TensorFlow 进行预测的不同输出？答案

【问题标题】：Differents outputs from predictions using Tensorflow from same data?使用来自相同数据的 TensorFlow 进行预测的不同输出？
【发布时间】：2017-06-09 16:33:55
【问题描述】：

当我尝试从我的训练模型中获取预测时，我遇到了一个问题。场景是：我训练一个神经网络模型，使用 Tensorflow 学习和分类图片。当我在 Gcloud 中训练时，它返回的结果与我在本地训练时不同。即使使用相同的操作系统、库和代码，它也会返回不同的输出。

我想到了一些问题：

我说的数据是我用来训练的图片。

I) 考虑到您在同一台机器上，每列相同的数据都会以某种方式有所不同？

II) 在不同的机器上用相同的数据进行训练的行为使得预测返回不同的输出？

谢谢！

【问题讨论】：

请附上代码，没有它就无法回答问题。

标签： machine-learning tensorflow output prediction google-cloud-ml

【解决方案1】：

训练神经网络是一个随机过程，每次训练都会得到略微不同的结果。例如，您输入数据的顺序将影响最终的学习权重。这取决于您如何在 TensorFlow 中配置模型，但通常输入会被打乱，以便每次运行以不同的顺序处理图像。

你的模型真的收敛了吗？

【讨论】：