Python3 乱数の設定がよくわからない

前提・実現したいこと

Kerasを使ってモデル開発中なのですが、再現性を得るためには乱数を固定する必要があると公式ドキュメンテーションに記載があります。
https://keras.io/ja/getting-started/faq/
ただし、他のサイト等も確認すると、こちらはCPUを使う場合に限っており、私はGPUを使っているので、少し書き換えて使っています。
エラーは発生しませんが、ちゃんとうまく機能しているかもよく分からないため、コードの中身をよく理解しようと思ったのですが、調べても見つけられなかったのでこちらに質問させていただきました。
①乱数の設定値は大体どれくらいにするのが目安なのでしょうか？また、設定する数字は揃えた方がいいですか？Kerasの公式ドキュメントはばらばらの数字を入れていましたが、数字は揃えた方がいいという記事も見ました。
②GPUを使う場合、乱数を固定しても再現性は得られないという記事を見ました。それならば乱数はあまり気にしなくて良いのでしょうか？
③以下のコードで何を行っているのか、一行ずつ解説していただけるととても助かります（例えば、なぜseed(5)が3回も出てくるのかよく分かりません…）。

初心者の質問でお手数をお掛けしますが、どうぞよろしくお願いいたします。

該当のソースコード

Python
1import numpy as np
2import tensorflow as tf
3import random as rn
4
5os.environ['PYTHONHASHSEED'] = '0'
6    np.random.seed(5)
7    rn.seed(5)
8
9   config = tf.ConfigProto()
10   config.gpu.options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.8
11   #session_conf = tf.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads=1, inter_op_parallelism_threads=1)
12    
13    tf.set_random_seed(5)
14    sess = tf.Session(graph=tf.get_default_graph(), config=config)#session_conf)
15    K.set_session(sess)

行動規範の内容に同意します

回答1件

まずコードに書いてあるランダムシード(random seed)について調べましょう。

ざっくり説明しておきますね。
ランダムな値を取得する時、「ランダムな値をください」というリクエストを受け付けるたびに返却される値がランダムに変わるわけですが、実際にはシードという初期値を基にして配られる番号は全部決まっています。
したがってあるシードで初期化するとその後に現れるランダムな値の並びは同じものになります。これが「乱数を固定」と書いている部分ですね。順番に取得するタイミングが同じであれば再現性があります。

以下、Pythonコンソールで試した結果です。シードで初期化したあとの並びがすべて同じになっているのがわかりますか？

>>> import random
>>> random.seed(5)
>>> random.random()
0.6229016948897019
>>> random.random()
0.7417869892607294
>>> random.random()
0.7951935655656966
>>> random.random()
0.9424502837770503
>>> random.random()
0.7398985747399307

>>> random.seed(5)
>>> random.random()
0.6229016948897019
>>> random.random()
0.7417869892607294
>>> random.random()
0.7951935655656966
>>> random.random()
0.9424502837770503
>>> random.random()
0.7398985747399307

一方で、並列処理が実施された時の挙動は再現性がないことがあります。
理由は「ランダムな値の取得元の順番」がバラバラになるからです。
あるときはスレッドAが先に値を取得して、別のときにはスレッドBが先に取得するかもしれません。
これは仕方ないことなので再現性を担保することはできないと思います。

投稿2019/07/11 03:00