python - 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)

我正在使用介绍的 gcloud ml 引擎运行某些 Keras ML 模型示例 here 。一切都很好，但尽管我使用相同的训练和验证数据，但我在多次运行中得到了不同的结果。我的目标是通过多次运行获得繁殖训练结果。

我用谷歌搜索了一段时间，在这个 Keras Q&A 中找到了一些解决方案关于取得繁殖结果。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).

我知道我可以在自己的计算机上本地设置变量，或者我可以在部署 gcloud 函数时设置它，如介绍的 here 。

但是，我只是不知道在使用gcloud ML引擎时如何设置环境变量(在服务器端，但不在本地)。因此，当我的模型程序在 gcloud 服务器上运行时，我无法在 gcloud 服务器上设置“PYTHONHASHSEED=0”。

顺便说一句，总的来说，我知道随机性在机器学习领域是一个有用的特性，但我对生成繁殖结果的主题还不太熟悉，所以也欢迎任何关于这个主题的想法。谢谢!

大奇

PS: 我尝试在运行时设置环境变量如下:

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

但无法达到“程序启动前设置变量”的效果。因此，通过使用这段代码，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

我不认为 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来解决此问题(注意:未经测试的代码):

import os
import subprocess

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

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