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TensorFlowでGPUを使うと毎回結果が変わる理由と対策 - Qiita
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本記事はChainerやTensorFlowでGPUを使うと毎回結果が変わる理由と対策 (まとめ)の詳細編であり、Tensor... 本記事はChainerやTensorFlowでGPUを使うと毎回結果が変わる理由と対策 (まとめ)の詳細編であり、TensorFlowについて具体的な対策について検証します。 関連Issues(TensorFlow) https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/2652 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/2732 検証環境 TensorFlow r0.12 Python 3.5.2 CUDA 8.0 cuDNN 5.1 NVIDIA Tesla/GeForce いろいろ まずは乱数種の指定 GPUの演算誤差だけでなく乱数を用いていることも演算結果が安定しない原因です。 そこで乱数種を指定して発生する乱数を固定します。 乱数種の指定対象 TensorFlowの場合、下記の3種類の