я проблема в том, что я не могу воспроизвести свои результаты с Keras и ThensorFlow.

Кажется, что недавно был опубликован обходной путьСайт документации Keras для этого вопроса, но почему-то это не работает для меня.

Что я делаю не так?

Я использую ноутбук Jupyter на MBP Retina (без графического процессора Nvidia).

# ** Workaround from Keras Documentation **

import numpy as np
import tensorflow as tf
import random as rn

# The below is necessary in Python 3.2.3 onwards to
# have reproducible behavior for certain hash-based operations.
# See these references for further details:
# https://docs.python.org/3.4/using/cmdline.html#envvar-PYTHONHASHSEED
# https://github.com/fchollet/keras/issues/2280#issuecomment-306959926

import os
os.environ['PYTHONHASHSEED'] = '0'

# The below is necessary for starting Numpy generated random numbers
# in a well-defined initial state.

np.random.seed(42)

# The below is necessary for starting core Python generated random numbers
# in a well-defined state.

rn.seed(12345)

# Force TensorFlow to use single thread.
# Multiple threads are a potential source of
# non-reproducible results.
# For further details, see: https://stackoverflow.com/questions/42022950/which-seeds-have-to-be-set-where-to-realize-100-reproducibility-of-training-res

session_conf = tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads=1, inter_op_parallelism_threads=1)

from keras import backend as K

# The below tf.set_random_seed() will make random number generation
# in the TensorFlow backend have a well-defined initial state.
# For further details, see: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/set_random_seed

tf.set_random_seed(1234)

sess = tf.Session(graph=tf.get_default_graph(), config=session_conf)
K.set_session(sess)


# ** Workaround end **

# ** Start of my code **


# LSTM and CNN for sequence classification in the IMDB dataset
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.layers import LSTM
from keras.layers.embeddings import Embedding
from keras.preprocessing import sequence
from sklearn import metrics
# fix random seed for reproducibility
#np.random.seed(7)

# ... importing data and so on ...

# create the model
embedding_vecor_length = 32
neurons = 91
epochs = 1
model = Sequential()
model.add(Embedding(top_words, embedding_vecor_length, input_length=max_review_length))
model.add(LSTM(neurons))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='mean_squared_logarithmic_error', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
print(model.summary())
model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=64)
# Final evaluation of the model
scores = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)
print("Accuracy: %.2f%%" % (scores[1]*100))

Используемая версия Python:

Python 3.6.3 |Anaconda custom (x86_64)| (default, Oct  6 2017, 12:04:38) 
[GCC 4.2.1 Compatible Clang 4.0.1 (tags/RELEASE_401/final)]

Обходной путь уже включен в код (без эффекта).

Каждый раз, когда я делаю учебную часть, я получаю разные результаты.

При перезагрузке ядра ноутбука Jupyter 1-й раз соответствует первому, а 2-й - 2-му.

Так что после сброса я всегда получу например0.7782 при первом запуске,0.7732 на второй запуск и т. д.

Но результаты без перезагрузки ядра всегда разные при каждом запуске.

Я был бы полезен для любого предложения!