Tensorflowで再現可能な結果を​​得る方法

Question

テンソルフローを使用して5層ニューラルネットワークを構築しました。

再現性のある結果（または安定した結果）を得るために問題があります。

は、私はそのような How to get stable results with TensorFlow, setting random seed

としてtensorflowの再現性に関する同様の質問と対応する答えを見つけしかし、問題はまだ解決されていません。

Iもまた以下

tf.set_random_seed(1) 

ようなランダムシードを設定し、私が最初のエポックが同じ結果を示すことが確認など

b1 = tf.Variable(tf.random_normal([nHidden1], seed=1234)) 

毎にランダム関数にシード・オプションを追加したが、第2の時代から少しずつ同一ではない。

再現性のある結果を得るにはどうすればよいですか？

何か不足していますか？

ここに私が使用するコードブロックがあります。

def xavier_init(n_inputs, n_outputs, uniform=True): 
    if uniform: 
     init_range = tf.sqrt(6.0/(n_inputs + n_outputs)) 
     return tf.random_uniform_initializer(-init_range, init_range, seed=1234) 
    else: 
     stddev = tf.sqrt(3.0/(n_inputs + n_outputs)) 
     return tf.truncated_normal_initializer(stddev=stddev, seed=1234) 


import numpy as np 
import tensorflow as tf 
import dataSetup 
from scipy.stats.stats import pearsonr 

tf.set_random_seed(1) 

x_train, y_train, x_test, y_test = dataSetup.input_data() 

# Parameters 
learningRate = 0.01 
trainingEpochs = 1000000 
batchSize = 64 
displayStep = 100 
thresholdReduce = 1e-6 
thresholdNow = 0.6 
#dropoutRate = tf.constant(0.7) 


# Network Parameter 
nHidden1 = 128 # number of 1st layer nodes 
nHidden2 = 64 # number of 2nd layer nodes 
nInput = 24 # 
nOutput = 1 # Predicted score: 1 output for regression 

# save parameter 
modelPath = 'model/model_layer5_%d_%d_mini%d_lr%.3f_noDrop_rollBack.ckpt' %(nHidden1, nHidden2, batchSize, learningRate) 

# tf Graph input 
X = tf.placeholder("float", [None, nInput]) 
Y = tf.placeholder("float", [None, nOutput]) 

# Weight 
W1 = tf.get_variable("W1", shape=[nInput, nHidden1], initializer=xavier_init(nInput, nHidden1)) 
W2 = tf.get_variable("W2", shape=[nHidden1, nHidden2], initializer=xavier_init(nHidden1, nHidden2)) 
W3 = tf.get_variable("W3", shape=[nHidden2, nHidden2], initializer=xavier_init(nHidden2, nHidden2)) 
W4 = tf.get_variable("W4", shape=[nHidden2, nHidden2], initializer=xavier_init(nHidden2, nHidden2)) 
WFinal = tf.get_variable("WFinal", shape=[nHidden2, nOutput], initializer=xavier_init(nHidden2, nOutput)) 

# biases 
b1 = tf.Variable(tf.random_normal([nHidden1], seed=1234)) 
b2 = tf.Variable(tf.random_normal([nHidden2], seed=1234)) 
b3 = tf.Variable(tf.random_normal([nHidden2], seed=1234)) 
b4 = tf.Variable(tf.random_normal([nHidden2], seed=1234)) 
bFinal = tf.Variable(tf.random_normal([nOutput], seed=1234)) 

# Layers for dropout 
L1 = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(X, W1), b1)) 
L2 = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(L1, W2), b2)) 
L3 = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(L2, W3), b3)) 
L4 = tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(L3, W4), b4)) 

hypothesis = tf.add(tf.matmul(L4, WFinal), bFinal) 
print "Layer setting DONE..." 

# define loss and optimizer 
cost = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis - Y)) 
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learningRate).minimize(cost) 

# Initialize the variable 
init = tf.initialize_all_variables() 

# save op to save and restore all the variables 
saver = tf.train.Saver() 

with tf.Session() as sess: 
    # initialize 
    sess.run(init) 
    print "Initialize DONE..." 

    # Training 
    costPrevious = 100000000000000.0 
    best = float("INF") 

    totalBatch = int(len(x_train)/batchSize) 
    print "Total Batch: %d" %totalBatch 

    for epoch in range(trainingEpochs): 
     #print "EPOCH: %04d" %epoch 
     avgCost = 0. 

     for i in range(totalBatch): 
      np.random.seed(i+epoch) 
      randidx = np.random.randint(len(x_train), size=batchSize) 
      batch_xs = x_train[randidx,:] 
      batch_ys = y_train[randidx,:] 

      # Fit traiing using batch data 
      sess.run(optimizer, feed_dict={X:batch_xs, Y:batch_ys}) 

      # compute average loss 
      avgCost += sess.run(cost, feed_dict={X:batch_xs, Y:batch_ys})/totalBatch 

     # compare the current cost and the previous 
     # if current cost > the previous 
     # just continue and make the learning rate half 

     #print "Cost: %1.8f --> %1.8f at epoch %05d" %(costPrevious, avgCost, epoch+1) 

     if avgCost > costPrevious + .5: 
      #sess.run(init) 
      load_path = saver.restore(sess, modelPath) 
      print "Cost increases at the epoch %05d" %(epoch+1) 
      print "Cost: %1.8f --> %1.8f" %(costPrevious, avgCost) 
      continue 

     costNow = avgCost 
     reduceCost = abs(costPrevious - costNow) 
     costPrevious = costNow 

     #Display logs per epoch step 
     if costNow < best: 
      best = costNow 
      bestMatch = sess.run(hypothesis, feed_dict={X:x_test}) 
      # model save 
      save_path = saver.save(sess, modelPath) 

     if epoch % displayStep == 0: 
      print "step {}".format(epoch) 
      pearson = np.corrcoef(bestMatch.flatten(), y_test.flatten()) 
      print 'train loss = {}, current loss = {}, test corrcoef={}'.format(best, costNow, pearson[0][1]) 

     if reduceCost < thresholdReduce or costNow < thresholdNow: 
      print "Epoch: %04d, Cost: %.9f, Prev: %.9f, Reduce: %.9f" %(epoch+1, costNow, costPrevious, reduceCost) 
      break 

    print "Optimization Finished" 

Answer 1

セイバーを使用してチェックポイントから毎回書き込み/復元するため、結果が再現できないようですか？ （つまり、コードを2回目に実行すると、変数値はランダムシードを使用して初期化されず、以前のチェックポイントから復元されます）

コード例を不再生性を再現するために必要なコード。