我已经使用Tensorflow 1.8.0训练了一个广泛而深入的模型。我的测试和培训数据集是以前拆分的单独文件。我在用
tf.set_random_seed(1234)
之前
tf.contrib.learn.DNNLinearCombinedClassifier
如下所示-
tf.set_random_seed(1234)
import tempfile
model_dir = tempfile.mkdtemp()
m = tf.contrib.learn.DNNLinearCombinedClassifier(model_dir=model_dir,
linear_feature_columns=wide_columns,
dnn_feature_columns=deep_columns,
dnn_hidden_units=[100, 50])
它显示以下日志-
INFO:tensorflow:Using default config.
INFO:tensorflow:Using config: {'_task_type': None, '_task_id': 0, '_cluster_spec': <tensorflow.python.training.server_lib.ClusterSpec object at 0x7f394b585c18>, '_master': '', '_num_ps_replicas': 0, '_num_worker_replicas': 0, '_environment': 'local', '_is_chief': True, '_evaluation_master': '', '_train_distribute': None, '_tf_config': gpu_options {
per_process_gpu_memory_fraction: 1.0
}
, '_tf_random_seed': None, '_save_summary_steps': 100, '_save_checkpoints_secs': 600, '_log_step_count_steps': 100, '_session_config': None, '_save_checkpoints_steps': None, '_keep_checkpoint_max': 5, '_keep_checkpoint_every_n_hours': 10000, '_model_dir': '/tmp/tmpxka6vy6t'}
从日志中,我可以看到没有应用随机种子。
每当我运行脚本时,我都会得到不同的精度结果。
如何使结果稳定?为什么不应用随机种子?
