tensorflow2.0使用gpu后结果不能复现

在使用TensorFlow 2.0时，使用GPU进行计算可能会导致结果不能复现的问题。这是由于GPU计算的特点所致。

首先，GPU计算与CPU计算存在一定的差异。GPU具有高并行计算的能力，可以同时处理多个计算任务，而CPU则是逐个处理。这使得GPU在处理同一批次的数据时可能会出现微小的浮点计算误差，导致结果的微小差异。

其次，TensorFlow 2.0中的GPU计算还涉及到多线程和异步调度等机制。这些机制可以提高计算效率，但也可能导致计算的顺序不确定，进而导致结果的不确定性。

为了解决结果不能复现的问题，可以采取以下措施：

1. 使用相同的随机种子：在代码中设置随机种子，确保每次运行前相同的随机数生成序列。

2. 控制GPU的随机性：通过设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES为特定的GPU ID，限制使用固定的GPU设备。这样可以减少多GPU时计算顺序的不确定性。

3. 使用tf.config.run_functions_eagerly()开启即时执行模式：即时执行模式强制TensorFlow按照代码的书写顺序执行，避免了多线程和异步调度引起的结果不确定性。

4. 运行多次并取平均结果：由于GPU计算的微小差异可能会导致结果的微小变化，可以运行多次实验并取平均结果来减少误差。

值得注意的是，虽然采取了上述措施可以减小结果的不确定性，但由于GPU计算的特性，完全的结果复现可能是不可行的。因此，在进行科学研究或开发时，应该根据实际需求来评估是否需要对结果进行严格的复现。