tensorflow不同的计算机相同的代码不同的结果

Question

在训练过程中使用 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits 时，结果通常会给出 nan 或特别大的交叉熵值。

（Windows 7 64位 Python 3.6（Anaconda 4.4.0） Tensorflow 1.4 NVIDIA Titan X Pascal CUDA 8.0 CUDNN 6.0。）

  

Epoch00 CrossEntropy：1.288 L2_loss：1247.340费用：32.489

     

Epoch01 CrossEntropy：0.936 L2_loss：1019.474费用：23.868

     

Epoch02 CrossEntropy：0.550 L2_loss：880.814费用：14.669

     

Epoch03 CrossEntropy：0.331 L2_loss：796.639成本：9.435

     

Epoch04 CrossEntropy：nan L2_loss：nan成本：nan

     

Epoch05 CrossEntropy：nan L2_loss：nan Cost：nan

但这不会发生在另一台计算机上。 完全相同的代码，相同的数据。

（Windows 7 64位 Python 3.6（Anaconda 4.4.0） Tensorflow 1.3 NVIDIA GeForce GTX TITAN X. CUDA 8.0 CUDNN 7.0）

  

Epoch00 CrossEntropy：1.277 L2_loss：1247.637费用：32.244

     

Epoch01 CrossEntropy：0.938 L2_loss：1018.631费用：23.917

     

Epoch02 CrossEntropy：0.575 L2_loss：878.269费用：15.250

     

Epoch03 CrossEntropy：0.345 L2_loss：795.507费用：9.766

     

Epoch04 CrossEntropy：0.240 L2_loss：741.619费用：7.226

     

Epoch05 CrossEntropy：0.193 L2_loss：704.291费用：6.051

我也在Linux Env​​inronment中尝试过，但结果会产生纳米或大的交叉熵值。 有没有人对这个问题有任何想法？