Я строю классификатор, используя оценки тензорного потока.
Но я получаю два отдельных результата для одного и того же эксперимента, если его запускать несколько раз.
Все эти эксперименты имеют одинаковые параметры, начиная спакеты данных для архитектуры сети.
Я также установил случайное начальное значение в конфигурации оценщика.
Есть ли другое случайное начальное число, о котором я не знаю?
Я проверил данные стороны эксперимента, я проверяю, чтобы посылать те же партии и в той же последовательности в этих экспериментах.
Тренировочная кривая выглядит близко друг к другу, но проверкакривая это далеко.Как вы можете видеть на изображении ниже.Это кривая потерь для двух одинаковых экспериментов, я запускал их для одного и того же набора данных, создавая одинаковые партии на каждом шаге
Этот код рассказывает, как я установилслучайное начальное число тензорных оценок.
config = tf.estimator.RunConfig(save_summary_steps=t.save_summary_steps,
log_step_count_steps=t.log_step_count_steps,
save_checkpoints_steps=t.save_checkpoints_steps,
keep_checkpoint_max=t.keep_checkpoint_max,
tf_random_seed=t.random_number
)