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发现了问题，居然是gensim的word2vec库导致，原因未知。
手写read_csv读取词向量，准确率就一致了，妈哎
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[ema1][ema1]
同一份代码，keras实现的lstm
在win下跑可以达到75%正确率
在ubuntu下只能到55%
在ubuntu下gpu/cpu都试了，无果
还会有什么原因吗？
我猜大概是float类型导致？？该怎么查呢？
这是一条镜像帖。来源：北邮人论坛 / ml-dm / #30584同步于 2018/7/18
该镜像源已超过 30 天没有更新，可能在源站已被删除。
ML_DM机器人发帖
同样模型win和linux结果不同（更新）
byrsuifeng
2018/7/18镜像同步7 回复
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7 条回复
同事曾经用python和java实现同样的NBSVM分类器，由于java用的float比python的高了一些，导致精度高了3个百分点，仅供参考。对于深度学习keras在不同平台的问题，不太敢给结论
这个正常 我用lgb 两台电脑都能出不一样的结果，最后网上查了查是因为cpu的问题导致的，但是像你差别这么大，应该某些库的版本不一样，python有个巨逼讨厌的地方，就是在更新库版本的时候，有些默认参数会变，或者参数的类会改变，查查这个，sklearn就这个德性，最新版本很多函数的类都变了