在tensorflow中如何保证每次训练的结果都是一样的呢？
我使用tf.set_random_seed(2019)设置了随机种子，同时将dropout设置为1，但是每次得到的精度还是不一样
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设置随机种子（tf.set_random_seed(2019)）的目的是为了在多次运行程序时获得可复现的结果，确保每次初始化权重和偏置等参数时使用的是相同的随机序列。然而，即使设置了随机种子，某些操作可能仍然会导致结果的非确定性，尤其是在深度学习模型中。
您提到将dropout设置为1，这里可能存在一点误解。Dropout值通常是一个介于0和1之间的浮点数，表示神经元被“丢弃”的概率。如果将其设置为1，意味着在训练过程中所有神经元都将被“丢弃”，这实际上等同于没有信息通过网络，因此模型无法学习到任何特征，从而导致精度极低且不可预测。
若您的意图是关闭dropout以进行确定性的测试或调试，应当将dropout的比例设置为0。即便如此，还需注意其他潜在的非确定性来源，例如：
- Batch Normalization: 在不同的批次上计算均值和方差可能导致轻微差异。
- Concurrent Operations: 在多线程或多GPU环境下，操作的并行执行顺序可能会引入微小的差异。
- CUDA Operations: 如果您使用的是GPU进行训练，CUDA级别的操作有时也会引入非确定性。
- Other Libraries or Operations: 除了TensorFlow之外，如果您还使用了其他库（如NumPy），它们也可能有自身的随机性需要控制。
为了进一步提高结果的复现性，您可以考虑以下措施：
- 确保所有涉及随机性的操作都使用了相同的随机种子，包括NumPy的
np.random.seed()。 - 在使用batch normalization时，可以考虑在测试阶段固定其统计量。
- 对于多GPU训练，尽量保持数据划分和操作顺序的一致性。
- 使用确定性的算法版本，比如在TensorFlow中，某些操作提供了确定性选项。
综上所述，尽管设置了随机种子，但dropout设置为1以及上述其他潜在因素都可能导致结果的不一致。调整dropout为一个合理的值（如0.5），并检查是否有其他操作引入了非确定性，应该能帮助您获得更稳定的结果。
