我已经创建了一个脚本来训练keras神经网络，并在我的机器上成功运行它（在训练结束时，验证精度大约为0.8） . 但是，当我尝试在Google Cloud VM实例上运行完全相同的代码（在相同数据上）时，我的结果会大大降低（~0.2验证准确度） .
Git状态确认VM中的repo是master的最新版本（与我的本地机器相同），并且我已经验证了它的tf和keras版本是最新的（和我的本地机器一样） . 在导入Keras之前，我还设置了numpy和tensorflow随机种子 .
有没有人遇到这样的问题？我可能会导致这种情况感到茫然...我能想到的唯一区别是我的机器运行的是Python 3.6而VM正在运行Python 2.7 . 那能说明差异巨大的是培训结果吗？
1 回答
我在张量流1.10（当前的gcloud版本）中找到了Keras和Estimator API之间的错误交互，但是没有> = 1.11（我在本地使用的） .
不确定它是否适用于你（你是否使用Keras Estimator和tensorflow> = 1.11为本地？）
我在这里提交了一份错误报告：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/24299