运行Tensorflow Predictions代码两次*不*结果相同

Question

我是张力流的新手，所以请原谅我的无知。

我有一个张量流演示模型＆＃34;来自在线教程＆＃34;这应该可以预测S＆amp; P的股票市场价格。当我运行代码时，每次运行它时都会得到不一致的结果。训练数据不会改变，我抑制了阻塞改组，......

但是，当我在同一次运行中运行预测2次时，我得到了一致的结果＆＃34;即。仅使用一次训练，两次运行预测＆＃34;。

我的问题是：

1. 为什么我会得到不一致的结果？
2. 如果您要将此类代码发布到生产中，请问 你最后一次运行这个模型训练结果吗？如果没有，那么你会做什么？
3. 强制模型产生一致的预测是否有意义？怎么会 你这样做？

这是我的代码位置github repo

Answer 1

1. 在训练神经网络时，涉及的随机性比批量混洗更多。层的初始权重也是随机初始化的。

2. 通常，您会使用目前为止训练过的最佳模型。要确定哪种模型最好，通常使用一些在训练期间未使用的测试数据集。

3. 如果你的表现因不同的训练而波动，这可能不是一个好兆头。这意味着您的结果很大程度上取决于随机初始化。但我个人并不了解任何使学习更稳定的一般技巧。但可能有一些。