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if i run tensorflow on my machine or google codelab , why both are different

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AliHassan

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Training works best if the examples are in random order. Use tf.data.Dataset.shuffle to randomize entries, setting buffer_size to a value larger than the number of examples (120 in this case). To train the model faster, the dataset's batch size is set to 32 examples to train at once.

train_dataset = tf.data.TextLineDataset(train_dataset_fp)
train_dataset = train_dataset.skip(1)             # skip the first header row
train_dataset = train_dataset.map(parse_csv)      # parse each row
train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=1000)  # randomize
train_dataset = train_dataset.batch(32)
features, label = iter(train_dataset).next()
>>> print("example features:", features[0])
example features: tf.Tensor([5.1 3.7 1.5 0.4], shape=(4,), dtype=float32)
>>> print("example label:", label[0])
example label: tf.Tensor(0, shape=(), dtype=int32)


tensorflow output

example features: tf.Tensor([6.  2.7 5.1 1.6], shape=(4,), dtype=float32)
example label: tf.Tensor(1, shape=(), dtype=int32)
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  • AliHassan

    2018/06/24 20:32

    let suppose we have two machines , machine a produce 97% results and machine b produce 96% for same example . reason why these results are little different from one and another

    キャンセル

  • YouheiSakurai

    2018/06/25 03:40 編集

    Difference makes difference. Also, randomness should be considered if everything looks the same.

    キャンセル

  • AliHassan

    2018/06/26 01:53

    thanks

    キャンセル

回答 1

+3

The results should differ even with the same machine if you do not fix the random seed.
If you are using tensorflow on the colab with GPU, you might not be able to fix the seed.

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/2732

Did cross validate your model to comfirm the variance?

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  • 2018/06/26 01:52

    thankyou sir
    no

    キャンセル

  • 2018/06/26 01:55

    Should? I supposed “may differ” depending on how complex the cost function is. (Don’t take this comment wrongly, I am just curious to know it precisely and exactly.)

    キャンセル

  • 2018/06/26 06:50

    > train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=1000)

    I thought the dataset is always shuffled.
    And if it is shuffled and the random seed is not fixed, then the dataset should differ.

    https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/set_random_seed

    キャンセル

  • 2018/06/26 09:12 編集

    Ah, question was asking why first items of features and labels are different (between machines). Thanks, agree. That should differ.

    キャンセル

  • 2018/06/26 17:24 編集

    okay thanks , i randomly assigned batch number , but this issue resolved. thank you for help

    キャンセル

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