Tensorflowによる機械学習の結果はPCスペックに左右されるのか？


現在、学校で機械学習の中の強化学習に関する研究を行っています。  
そこで一つお聞きしたいのですが、強化学習の結果は使用するPCのスペックによって左右されることはありますか？  
GPU搭載のPCと非搭載のPCでそれぞれ同じ学習をさせた場合、その結果は正当に比較対象として見ていいものなのか気になります。

学習に費やす現実時間が大きく変わることは承知のことですが、スペックの差によってかかる時間以外に変わることがあれば教えていただきたいです。

主な環境は、  
python3.8  
tensorflow2.2.0  
Keras  
Keras-rl

osはwindows10、Mac、それとGoogle Colabを想定しています。




TensorFlow 2.8以降では、[op
determinism](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/config/experimental/enable_op_determinism)を有効にしたうえで、同一のハードウェア、同一のソフトウェアバージョン(OS/CUDA/TensorFlow等)を使って再現性を確保する機能があります。

逆に、質問のケースではTensorFlow 2.2.0でハードウェアもソフトウェアも異なりますので、結果は完全には一致しません。  
基本的にTensorFlowで発生する違いは、1+1が2になったり3になったりするような違いではなく、乱数の結果や数値演算精度の範囲です。

恐らくは強化学習のマクロでみたなふるまい自体に大きな違いはないが、ミクロに見たときに得られるモデルのパラメーターは全く別になる場合が多いのではないでしょうか。

