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tensorflow - 为什么训练和加载模型给出不同的评估结果？82% 对 5%

问题描述

我实现了我的 seq-Keras 模型并成功训练。

...
model.fit(...)
...
>>Result:  Successfully completed: TrainAcc=99%, ValAcc=88%

下一步： 现在我运行此代码：

model.save('Model88.h5')
model.evaluate(X_test, y_test)
   Result >> accuracy: 0.8216

下一步： 但是当我加载保存的模型（Model88）并评估它时：

model = keras.models.load_model('Model88.h5')
model.evaluate(X_test, y_test)
    Result >>  accuracy: 0.0214 !!!

测试数据是一样的，保存的模型和加载的模型是一样的！

为什么会这样？准确率：82% -> 5%！！！

标签： tensorflowkerasdeep-learningcomputer-visiontraining-data

解决方案

我之前遇到过同样的问题，我发现在训练过程中测试准确率计算错误。我已将测试批量大小更改为 1 来修复它。

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