在相同代码的深度学习模型中获得不同的准确率

可能是由以下几个因素导致的：

数据集的质量和规模：深度学习模型的准确率很大程度上取决于训练数据集的质量和规模。如果训练数据集中存在噪声、标注错误或者样本不平衡等问题，都会影响模型的准确率。此外，数据集的规模也很重要，更大规模的数据集通常可以提供更好的泛化能力，从而提高模型的准确率。
模型架构的选择：深度学习模型的架构选择对准确率有很大影响。不同的模型架构适用于不同的任务和数据集。例如，对于图像分类任务，常用的模型架构包括卷积神经网络（CNN）如ResNet、Inception等；对于自然语言处理任务，常用的模型架构包括循环神经网络（RNN）如LSTM、GRU等。选择合适的模型架构可以提高准确率。
超参数的调优：深度学习模型中存在许多超参数，如学习率、批大小、正则化参数等。合理地调优这些超参数可以提高模型的准确率。常用的调优方法包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。
训练策略的选择：训练深度学习模型时，选择合适的训练策略也会影响准确率。例如，使用不同的优化算法（如随机梯度下降、Adam等）、学习率衰减策略、正则化方法等都会对模型的准确率产生影响。
硬件设备的性能：深度学习模型的训练通常需要大量的计算资源，包括GPU、TPU等。使用性能更好的硬件设备可以加速模型的训练过程，从而提高准确率。

总结起来，要在相同代码的深度学习模型中获得不同的准确率，需要注意数据集的质量和规模、模型架构的选择、超参数的调优、训练策略的选择以及硬件设备的性能等因素。通过不断优化这些因素，可以提高模型的准确率。