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我已经使用带有大型矩阵的 TensorFlow while_loop
实现了一个算法,我最近注意到奇怪的行为:我在不同的运行中得到不同的结果,有时甚至是 nan
值。我花了一些时间来缩小问题范围,现在我有以下最小示例。我取一个大小为 15000x15000
的大矩阵 K,其中填充了一个,然后为向量 u 填充一个计算 K⁵u。一次迭代后,我期望向量填充 15000
。但这不是发生的事情。
import numpy as np
import tensorflow as tf
n = 15000
np_kernel_mat = np.ones((n, n), dtype=np.float32)
kernel_mat = tf.constant(np_kernel_mat)
# for debugging
def compare_kernel(kernel_matrix):
print("AverageDifference:" + str(np.average(np.abs(np_kernel_mat - kernel_matrix))))
print("AmountDifferent:" + str(np.count_nonzero(np.abs(np_kernel_mat - kernel_matrix))))
return True
# body of the loop
def iterate(i, u):
# for debugging
with tf.control_dependencies(tf.py_func(compare_kernel, [kernel_mat], [tf.bool])):
u = tf.identity(u)
# multiply
u = tf.matmul(kernel_mat, u)
# check result and kernel
u = tf.Print(u, [tf.count_nonzero(tf.abs(kernel_mat-np_kernel_mat))], "AmountDifferentKernel: ")
u = tf.Print(u, [tf.count_nonzero(tf.abs(u-float(n)))], "AmountDifferentRes: ")
i = i + 1
return i, u
def cond(i, u):
return tf.less(i, 5)
u0 = tf.fill((n, 1), 1.0, name='u0')
iu_0 = (tf.constant(0), u0)
iu_final = tf.while_loop(cond, iterate, iu_0, back_prop=False, parallel_iterations=1)
u_res = iu_final[1]
with tf.Session() as sess:
kernel_mat_eval, u_res_eval = sess.run([kernel_mat, u_res])
print(np.array_equal(kernel_mat_eval, np_kernel_mat))
现在运行它,我得到以下输出:
I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:140] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc:898] successful NUMA node read from SysFS had negative value (-1), but there must be at least one NUMA node, so returning NUMA node zero
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1356] Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX TITAN X major: 5 minor: 2 memoryClockRate(GHz): 1.076
pciBusID: 0000:00:0f.0
totalMemory: 11.93GiB freeMemory: 11.81GiB
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1435] Adding visible gpu devices: 0
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:923] Device interconnect StreamExecutor with strength 1 edge matrix:
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:929] 0
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:942] 0: N
I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1053] Created TensorFlow device (/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 11435 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX TITAN X, pci bus id: 0000:00:0f.0, compute capability: 5.2)
minimal_example.py:25: RuntimeWarning: invalid value encountered in subtr[8/281]
print("AverageDifference:" + str(np.average(np.abs(np_kernel_mat - kernel_matr
ix))))
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/numpy/core/_methods.py:70: RuntimeWarning
: overflow encountered in reduce
ret = umr_sum(arr, axis, dtype, out, keepdims)
AverageDifference:nan
minimal_example.py:26: RuntimeWarning: invalid value encountered in subtract
print("AmountDifferent:" + str(np.count_nonzero(np.abs(np_kernel_mat - kernel_
matrix))))
AmountDifferent:4096
AmountDifferentKernel: [0]
AmountDifferentRes, DifferenceRes: [4][inf]
AverageDifference:nan
AmountDifferent:4096
AmountDifferentKernel: [0]
AmountDifferentRes, DifferenceRes: [15000][nan]
AverageDifference:nan
AmountDifferent:4096
AmountDifferentKernel: [0]
AmountDifferentRes, DifferenceRes: [15000][nan]
AverageDifference:nan
...
很明显,在第二次迭代中,结果不再是 15000
,但这并不能解释为什么差异是 nan。在 CPU 上,一切正常(区别类似于 2e08
)。
现在我的问题是:为什么 Print 操作的输出与 py_func
打印的输出不同?为什么矩阵的评估再次等于原始矩阵?为什么我在不同的运行中得到不同的结果?有人可以重现这个吗?
我在 Ubuntu 16.04
、TensorFlow 1.8
、numpy 1.14
、python3.6
上运行它。GPU 是 GeForceGTX 1080。
NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 390.48 Thu Mar 22 00:42:57 PDT 2018
GCC
version: gcc version 5.4.0 20160609 (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.9)
最佳答案
很可能,您的问题源于播种问题,请确保为 random.seed()
设置了种子。 , 对于 numpy.random.seed()
.您需要同时播种,因为 numpy 的随机种子独立于 random
随机状态。
关于python - TensorFlow while_loop() 的非确定性行为,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52343989/
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