我创建了一个脚本来训练keras神经网络，并已在我的机器上成功运行了该脚本（在训练结束时，验证准确度约为0.8）。但是，当我尝试在Google Cloud VM实例上运行完全相同的代码（对相同的数据）时，结果却大大恶化了（〜0.2验证精度）。
Git状态确认VM中的存储库是最新版本的master（与我的本地计算机相同），并且我已验证其tf和keras版本是最新的（与我的本地计算机相同）。在导入Keras之前，我还设置了numpy和tensorflow随机种子。
以前有人遇到过这样的问题吗？我对可能导致这种情况的原因不知所措...我能想到的唯一区别是，我的机器运行的是Python 3.6，而VM运行的是Python 2.7。能否说明培训结果的巨大差异？
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我在tensorflow 1.10（当前的gcloud版本）中发现Keras与Estimator API之间存在交互错误，但在> = 1.11（我在本地使用的版本）中却没有发现。
不确定是否适用于您（您是否使用Keras + Estimator和tensorflow> = 1.11来表示本地变量？）
我在此处提交了错误报告：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/24299