相同的 Python 代码，相同的数据，不同机器上的不同结果
Same Python code, same data, different results on different machines
我有一个非常奇怪的问题，我在不同的机器上使用相同的代码和相同的数据得到不同的结果。
我有一个基于 numpy/scipy/sklearn 的 python 代码，我使用 anaconda 作为我的基础 python 分布。即使我将整个项目目录（包括所有数据和代码）从我的主机复制到另一台机器并 运行 它，我得到的结果也是不同的。具体来说，我正在执行分类任务，准确率相差 3%。我在两台机器上使用相同版本的 python 和 anaconda。我的主机是 ubuntu 16.04，它的结果低于我尝试过的其他几台具有各种 OS 的机器（OSX、ubuntu 14.04 和 Centos）。所以，我当前的系统配置应该有问题，因为所有其他机器都显示一致的结果。由于我的 anaconda 版本在所有机器上都是一致的，所以我不知道还有什么问题。任何想法我还应该检查什么或者问题的根源是什么？
我还从头开始删除并重新安装了 anaconda，但它没有帮助。
如果您的代码使用线性代数，请检查它。一般来说，舍入误差不是确定性的，如果你的矩阵条件很差，也可能是这样。
我遇到了类似的问题，我找到了 this discussion。问题可能是 MKL（英特尔数学核心函数库）浮点运算默认为 non-deterministic。所以export MKL_CBWR=AUTO可能会解决问题。
我有一个非常奇怪的问题，我在不同的机器上使用相同的代码和相同的数据得到不同的结果。
我有一个基于 numpy/scipy/sklearn 的 python 代码，我使用 anaconda 作为我的基础 python 分布。即使我将整个项目目录（包括所有数据和代码）从我的主机复制到另一台机器并 运行 它，我得到的结果也是不同的。具体来说，我正在执行分类任务，准确率相差 3%。我在两台机器上使用相同版本的 python 和 anaconda。我的主机是 ubuntu 16.04，它的结果低于我尝试过的其他几台具有各种 OS 的机器（OSX、ubuntu 14.04 和 Centos）。所以，我当前的系统配置应该有问题，因为所有其他机器都显示一致的结果。由于我的 anaconda 版本在所有机器上都是一致的，所以我不知道还有什么问题。任何想法我还应该检查什么或者问题的根源是什么？
我还从头开始删除并重新安装了 anaconda，但它没有帮助。
如果您的代码使用线性代数，请检查它。一般来说，舍入误差不是确定性的，如果你的矩阵条件很差，也可能是这样。
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