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每个人的时间，资源是有限的，有的时候你或许能够想到很多 idea，但是由于现实的限制，却并不是所有的 idea 都能够成为现实。
那这个时候，不妨可以把那些 idea 分享出来，启发别人。
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在相同的条件下用相同的算法训练相同的深度学习模型，训练的结果会是怎么样的呢？
FutureApple · 2022-07-23 17:55:11 +08:00 · 1730 次点击这是一个创建于 853 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
在相同的条件下用相同的算法训练相同的深度学习模型，训练的结果是否会完全相同，又是为什么呢？
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zxCoder 2022-07-23 18:00:52 +08:00
怎么定义“相同的条件”
如果真的是相同的条件，那结果肯定是相同的 |
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jdhao 2022-07-23 18:04:05 +08:00 via Android
不太可能完全相同，因为模型的参数初始化，batch 里面数据选择，这些都会影响结果，如果你把这些变化的量全部固定，结果基本上是一样的。
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hsfzxjy 2022-07-23 18:10:20 +08:00 via Android
一些 CUDA 运算有随机性，会导致结果不同
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xiri 2022-07-23 18:31:29 +08:00 via Android
有可能会不同，不少算法为了避免过拟合都会引入一些随机因子
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Muniesa 2022-07-23 18:39:33 +08:00 via Android
用相同的随机种子应该结果是完全相同的
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hsfzxjy 2022-07-23 19:36:20 +08:00  3
我来说一个很多人不会注意到的随机性来源：并行化计算和浮点运算造成的不确定性。
首先要知道，IEEE754 浮点数的加法和乘法是不符合结合律的。也就是说在某些情况下 (a+b)+c!=a+(b+c)，一个反例是在 64-bit 情况下 1e40+((-1e40)+1e10) == 0.0 (1e40+(-1e40))+1e10 == 1000000000.0 因此，对于同一批浮点数相加，它们加的顺序会影响最终的结果。 其次要知道，GPU 算法通常会将一个问题分为几个子问题，对子问题并行计算，再将子问题的结果汇总为最终的结果。 比如你要用 GPU 计算 3 个浮点数的和，你可以开 3 个线程使用 atomicAdd 把这些数加在结果数上。 atomicAdd 能保证没有 race condition ，但是不能保证加的顺序，你这次跑可能是 (a+b)+c ，下一次就可能是 (b+c)+a 。而根据前一条，浮点数的运算顺序会影响运算结果。因此，你每次跑都有可能得到不一样的结果。 只要你的运算涉及将多路并行的浮点数结果汇总，这种随机性就无可避免，不管你如何固定应用层的随机种子。这种随机性的影响可能很小，但在漫长的训练过程中会不断放大，直到产生肉眼可见的差异。 为了克服这种随机性以得到确定性的结果，有时你需要和运算效率做 trade-off ，即以更慢的但是顺序确定的方式汇总浮点数。这也是 torch.backends.cudnn.deterministic 这个开关的由来。 但需要注意的是，torch.backends.cudnn.deterministic 不能保证完全消除这种不确定性。因为这涉及算法的重新设计，而不像固定一个种子这么简单。如果 cudnn 等库的作者考虑不周，那还是会有这种随机性。 |
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lookStupiToForce 2022-07-25 17:16:20 +08:00
依稀记得有人反映过以前洋垃圾至强 CPU 有其他因素全固定死，运算结果也会不稳定的情况
所以排除上面那位大神说的算法层面的影响，物理层面的影响你也不能忽视 啊，找到了一篇知乎的答案，就讲的不要用洋垃圾的道理 https://www.zhihu.com/question/300500895/answer/656703745 |
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