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我意识到，即使我将TensorFlow随机种子保持不变，每次训练它们的模型最终都会有所不同。
我确认:
tf.gradients(loss, train_variables)的输出。尽管loss和train_variables具有相同的值，但某些变量的梯度有时会有所不同。差异非常大(有时单个变量的梯度的绝对差异之和大于1)。 intra_op_parallelism_thread=1和
inter_op_parallelism_thread=1的CPU上运行时，问题仍然存在。
最佳答案
这个答案似乎有些明显，但是您是否使用了某种不确定性的正则化方法，例如辍学？考虑到辍学在训练时会随机“掉落”某些连接，这可能会导致梯度上的差异。
编辑:类似的问题:
关于tensorflow - 非确定性梯度计算，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/42412660/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！