我有一个TF模型，它是使用具有L1正则化的FTRL优化器构建的tf.estimator.LinearClassifier。我有一个稀疏列，有几百万个字符串键和几个真值列。
问题在于我想提取训练模型并在其他地方使用它，所以我只是在训练后使用model.get_variable_value(var_name)获得了权重，并将它们插入我需要的地方。问题是我对相同的例子没有得到相同的结果，并且表现不佳。
我正在进行预测的方法是将权重乘以特征值，将它们相加，添加偏差，然后应用sigmoid函数的标准方法。对于稀疏列中的键，仅当键存在于当前示例中时才添加相应的权重。
我的问题是为什么我得不到相同的结果。 TF做得与众不同吗？是否以不同的方式使用权重进行预测？如果是，那怎么样。 PS。我已经调试了两天以上，所以我认为我的代码中没有错误。
希望有人可以清除空气，谢谢！