keras, tensorflow에서 항상 같은 결과를 얻는 방법

모델 검증을 위해, 항상 돌릴 때마다 같은 결과를 얻을 수 있도록 하는 방법이다.

고정할 수 있는 시드들은 고정하고도, 항상 돌릴 때마다 추세는 아주 비슷하지만, 조금씩은 다른 부분이 나타나서 고민했다.

그러다 os.environ으로 고정시키는 방법을 발견했다. 이제는 각 epoch마다 나오는 accuracy 결과도 다 같다. 완전히 고정이 됨을 확인하였다.

 

코드는 아래와 같다.

 

한 코드로 모델을 여러개 만든다면, 각 모델을 돌릴 때마다 실행되도록 for문 안에 set_seed()를 사용해주어야 공정하게 평가할 수 있다.

import numpy as np
import tensorflow as tf
import random

#같은 결과가 계속 나오게 하기 위한 set_seed 함수.
#이는 각 모델이 만들어지는 for문 안에서 각각 실행해야 함.

def set_seed(seed=14):
    np.random.seed(seed)
    tf.random.set_seed(seed)
    random.seed(seed)
    os.environ['TF_DETERMINISTIC_OPS'] = "1"
    os.environ['TF_CUDNN_DETERMINISM'] = "1"
    os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed)

 

 

 

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