如何解决不同机器上的不同结果tensorflow
我正在运行 Tensorflow 1.12 代码(我没有使用 GPU)。我已经设置了
import os
os.environ['TF_DETERMINISTIC_OPS'] = '1'
os.environ['TF_CUDNN_DETERMINISTIC'] = '1'
os.environ['PYTHONHASHSEED'] = '42'
import tensorflow as tf
tf.reset_default_graph()
session_conf = tf.ConfigProto(
intra_op_parallelism_threads=1,inter_op_parallelism_threads=1)
np.random.seed(42)
tf.set_random_seed(42)
<<my code>>
如果我在相同的硬件上运行代码,结果是一样的。但是,如果我在不同的硬件上运行代码(例如 Xeon E5 与 Epyc Rome 7402),我会得到不同的结果。
你能帮我解决这个问题吗? 预先非常感谢您!
解决方法
Tensorflow 性能也有点依赖于硬件配置。
TensorFlow Serving 的性能高度依赖于 它运行的应用程序、部署它的环境以及其他 与它共享对底层硬件的访问的软件 资源。
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