使用gcloud ML引擎时如何设置环境变量？

Question

全部，

（环境：Windows 7，Python 3.6，Keras 和 tensorflow 库，gcloud ml 引擎）

我是运行某些使用 gcloud ml 引擎的 Keras ML 模型示例 here。一切都很好，但我只是在多次运行中得到了不同的结果，尽管我使用的是相同的训练和验证数据。我的目标是通过多次运行获得再生训练结果。

我在谷歌上搜索了一段时间，并在此 Keras Q&A 中找到了一些关于产生生殖结果的解决方案。基本上他们首先建议这个：

First, you need to set the PYTHONHASHSEED environment variable to 0 before the program starts (not within the program itself).

我知道我可以在我自己的机器上本地设置变量，或者我可以在部署 gcloud 功能时设置它，如介绍的那样 here。

但是，当我使用 gcloud ML engine（在服务器端而不是在本地）时，我只是不知道如何设置环境变量。因此，当我的模型在那里编程运行时，我无法在 gcloud 服务器上设置 "PYTHONHASHSEED=0"。

顺便说一句，总的来说，我知道随机性在 ML 领域是一个有用的性质，但我对产生再生结果这个话题还不是很熟悉，所以也欢迎任何关于这个话题的想法。谢谢！

大旗

PS: 我尝试在下面的运行时间内设置环境变量：

import os
os.environ["PYTHONHASHSEED"] = "0" 
print(hash("keras"))

但达不到"setting the variables before the program starts"的效果。因此，通过使用此代码，我仍然无法从多次运行中获得相同的哈希结果。另一方面，在本地，如果我在运行代码之前设置 "PYTHONHASHSEED=0"，我可能会得到相同的哈希结果。

Answer 1

我不相信 Cloud ML Engine API 提供了设置环境变量的机制。但是，您可以通过编写包装脚本（注意：未测试代码）来解决此问题：

import os
import subprocess

env = os.environ.copy()
env["PYTHONHASHSEED"] = "0"

subprocess.check_call(['python', 'main.py'], env=env)

How to set an environment variable when using gcloud ML engine?