【问题标题】:Keras reproducibility issues due to graph由于图形导致的 Keras 可重复性问题
【发布时间】:2019-01-24 12:55:18
【问题描述】:

我遵循了 keras 文档中的所有指南,但我仍然遇到问题

import numpy as np
np.random.seed(0)
import random as rn
rn.seed(0)
import tensorflow as tf
tf.set_random_seed(0)
session_conf = tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads=1, 
inter_op_parallelism_threads=1)

for i in range(3):
    sess = tf.Session(graph=tf.get_default_graph(), config=session_conf)
    K.set_session(sess)
    ## Keras Model ##
    ## Print Accuracy ##

这三个时期我得到了不同的答案

【问题讨论】:

    标签: python-3.x keras


    【解决方案1】:

    必须在每个 epoch 中设置种子才能获得可重复的结果

    for i in range(3):
        rn.seed(0)
        np.random.seed(0)
        tf.set_random_seed(0)
        sess = tf.Session(graph=tf.get_default_graph(), config=session_conf)
        K.set_session(sess)
        ## Keras Model ##
        ## Print Accuracy ##
    

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    【讨论】:

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