Результаты обучения модели Keras разные в Google Cloud - PullRequest
0 голосов
/ 26 июня 2018

Я создал скрипт для обучения нейронной сети keras и успешно запустил его на моей машине (в конце обучения примерно 0,8 точность проверки). Однако, когда я пытаюсь запустить точно такой же код (на тех же данных) на экземпляре виртуальной машины Google Cloud, я получаю значительно худшие результаты (точность проверки ~ 0,2).

Состояние Git подтверждает, что репозиторий на виртуальной машине обновлен с master (так же, как на моей локальной машине), и я убедился, что его версии tf и keras актуальны (и такие же, как на моей локальной машине). Я также установил случайные семена numpy и tenorflow перед импортом Keras.

Кто-нибудь сталкивался с такой проблемой раньше? Я в растерянности из-за того, что может быть причиной этого ... единственное различие, о котором я могу думать, состоит в том, что моя машина работает под управлением Python 3.6, тогда как виртуальная машина работает под управлением Python 2.7. Может ли это объяснить огромную разницу в результатах тренировок?

1 Ответ

0 голосов
/ 12 декабря 2018

Я обнаружил глючное взаимодействие между Keras и API Estimator в тензорном потоке 1.10 (текущая версия gcloud), но не в> = 1.11 (то, что я использовал локально).

Не уверен, применимо ли это к вам (вы используете Keras + Estimator и tenorflow> = 1,11 для локального?)

Я отправил сообщение об ошибке здесь: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/24299

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...