CNN在使用加载的模型

Question

我正在使用库tflearn进行图像分类算法。 我有大约20个课程，我能够训练具有特定架构的CNN。 然后，我能够以非常好的准确度（仍在同一文件中）预测自定义图像的类别

Train.py

network = input_data(shape=[None, size_image, size_image, 3])
...
model = tflearn.DNN(network)
model.fit(X, Y, validation_set=(X_test, Y_test), batch_size=400,
      n_epoch=150, run_id='model_binary', show_metric=True)
model.save('model.tflearn')
images = load_images('./images/')
prediction = model.predict(images)
print(prediction)

当我只想运行预测部分时，我正在使用第二个文件，我在其中加载以前训练过的模型。

Predict.py

network = input_data(shape=[None, size_image, size_image, 3])
...
model = tflearn.DNN(network)
model.load('model.tflearn')
images = load_images('./images/')
prediction = model.predict(images)
print(prediction)

我的问题是Predict.py输出与Train.py输出不同（它们实际上是完全错误的）。我想这是由于装载部分，但我没有找到如何正确地做到这一点。