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【中文标题】相同的 Python 代码，相同的数据，不同机器上的不同结果【英文标题】：Same Python code, same data, different results on different machines 【发布时间】：2016-11-08 17:54:17 【问题描述】：我有一个很奇怪的问题，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 作为我的基本python 发行版。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，我正在做一个分类任务，我得到了 3% 的准确度差异。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具有各种操作系统的其他几台机器（OSX、ubuntu 14.04 和 Centos）。所以，我当前的系统配置应该有问题，因为所有其他机器显示一致的结果。由于我的 anaconda 版本在所有机器中都是一致的，我不知道还有什么问题。有什么想法我还应该检查什么或问题的根源是什么？
我还从头开始删除并重新安装了 anaconda，但没有帮助。
【问题讨论】：
您使用的是训练/测试拆分吗？如果是这样，可能是由于提取了不同的样本。 我为此使用了随机种子。此外，我每次运行时都不会得到不同的结果，我只在其中一台机器上得到不同的结果。所以，我想这一定是由于系统配置。但不确定要检查什么。 如果不看代码（最好是一些有代表性的示例数据），很难确定。无论操作系统如何，相同的代码/数据/库应该产生相同的结果。可能存在包版本差异，即版本之间的某些内容发生了变化？ 所有机器都是相同的位架构（例如64位）吗？ 也许 Numpy 的一个版本与数学内核库链接，而一个不是？只是想添加一个数据点。 【参考方案1】：如果您的代码使用线性代数，请检查一下。一般来说，舍入误差不是确定性的，如果你的矩阵条件不好，可能就是这样。
【讨论】：
你能详细说明条件差的矩阵吗？ 我要补充一点，在调试这类问题时，我会尝试进行二进制搜索，比较中间结果，以找到算法中事情开始不同的地方。祝你好运！【参考方案2】：我遇到了类似的问题，我找到了this discussion。问题可能是 MKL（英特尔数学内核库）浮点运算默认情况下是非确定性的。所以export MKL_CBWR=AUTO可以解决问题。
【讨论】：
嗨，dim，我该如何设置 MKL_CBWR？ linux也可以设置？ @LucaMonno，是的，您可以在 Linux 上像使用export 或 ~/.bash_profile 一样设置任何其他环境变量为啥相同的代码相同的编译器在不同电脑上的运行结果不同？
楼主忽略了 调用函数f1时，c没有赋初值就直接判断在楼主程序的基础上略作修改截图winlinux两个平台 都测试过参考技术A1、机器有病毒了；2、机器硬件出故障了；3、不同的厂家如AMD/intel（基于兼容性大概率是不会的）；... 查看详情
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