Question

我正在构建和测试一个简单的MLP模型，但是我的结果遇到了Keras可重复性的问题。我正在尝试建立我的神经网络，以使运行网络时预测输出不会改变。

我已经在网上以及这篇帖子（Reproducible results using Keras with TensorFlow backend）上遵循了Keras指南。我在具有Tensorflow后端和以下版本的本地计算机上运行Keras：

tensorflow 2.0.0-alpha0， keras 2.2.4-tf， numpy 1.16.0

import os  
os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(0)

import random
random.seed(0)

from numpy.random import seed
seed(1)
import tensorflow as tf
tf.compat.v1.set_random_seed(2)

from keras import backend as K
session_conf = tf.compat.v1.ConfigProto(intra_op_parallelism_threads=1, inter_op_parallelism_threads=1)
sess = tf.compat.v1.Session(graph=tf.compat.v1.get_default_graph(), config=session_conf)
K.set_session(sess)

import numpy as np
from tensorflow.python.keras.layers import Dropout, BatchNormalization
from tensorflow.python.keras.optimizers import Adam


class Machine_Learning_Classifier_Keras(object):    
    @classmethod
    def _get_classifier(cls, n_input_features=None, **params):
        KerasClassifier = tf.keras.wrappers.scikit_learn.KerasClassifier
        Dense = tf.keras.layers.Dense
        Sequential = tf.keras.models.Sequential

        sk_params = {"epochs": 200, "batch_size": 128, "shuffle": False}

        def create_model(optimizer='adam', init='he_normal'):
            # create model
            model = Sequential()
            model.add(BatchNormalization())
            model.add(Dropout(0.2))
            model.add(Dense(500, input_dim=4, kernel_initializer=init, activation='relu'))
            model.add(BatchNormalization())
            model.add(Dropout(0.2))
            model.add(Dense(250, kernel_initializer=init, activation='relu'))
            model.add(BatchNormalization())
            model.add(Dropout(0.2))
            model.add(Dense(500, kernel_initializer=init, activation='relu'))
            model.add(Dense(1, kernel_initializer=init, activation='sigmoid'))
            # Compile model
            model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=3e-3, decay=0.85), metrics=['accuracy'])
            return model

        return KerasClassifier(build_fn=create_model, **sk_params)

if __name__ == "__main__":
    X = np.asarray([[0.0, 0.0], [1.0, 1.0], [2.0, 2.5], [1.5, 1.6]])
    y = np.asarray([0, 0, 1, 1])

    nn = Machine_Learning_Classifier_Keras._get_classifier()
    nn.fit(X, y, sample_weight=np.asarray([0, 0, 1, 1]))

    values = np.asarray([[0.5, 0.5], [0.6, 0.5], [0.8, 1.0], [0.5, 0.5], [0.5, 0.5], [0.5, 0.5], [0.5, 0.5], [0.5, 0.5]])

    probas = nn.predict_proba(values)
    print(probas)

我希望我的output_preba值的输出在两次运行之间保持不变；但是，连续两次运行都会得到以下结果（结果会有所不同）：

    Run 1:
    [[0.9439231  0.05607685]
     [0.91351616 0.08648387]
     [0.06378722 0.9362128 ]
     [0.9439231  0.05607685]
     [0.9439231  0.05607685]
     [0.9439231  0.05607685]
     [0.94392323 0.05607677]
     [0.94392323 0.05607677]]

    Run 2:
    [[0.94391584 0.05608419]
     [0.91350436 0.08649567]
     [0.06378281 0.9362172 ]
     [0.94391584 0.05608419]
     [0.94391584 0.05608419]
     [0.94391584 0.05608419]
     [0.94391584 0.05608416]
     [0.94391584 0.05608416]]

Answer 1

如果您运行两次上述代码，则它将显示您刚刚描述的行为。每次都要对模型进行训练，并且不必每次都导致相同的局部最小值。但是，如果仅训练模型一次并保存权重，并使用这些权重来预测输出，则对于相同的数据，您每次都会获得相同的结果。

Answer 2

最终弄清了问题所在，但不确定如何解决-它与第一个BatchNormalization（）层有关，该层应该对输入进行标准化。如果删除该层，则结果是完全可复制的，但是BatchNormalization（）实现中的某些操作会导致不可复制的行为

Keras：关于CPU重现性的MLP

2 个答案: