CuDNNLSTM和LSTM模型权重加载，model.evaluate（）问题

Question

我培训了双向CuDNNLSTM文本分类模型，model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=BATCH_SIZE)给了我[('loss', 0.39137715717178684), ('acc', 0.9012292817679558)]。这就是我所期待的！

现在，当我在新的双向LSTM模型中加载相同的模型权重（在CPU上运行模型）时，通过修改CuDNNLSTM＆gt;在我的模型架构中的LSTM，我得到[('loss', 8.747908523430075), ('acc', 0.006823506011315417)]相同的测试数据。

有关此行为的任何建议吗？在LSTM模型中加载CuDNNLSTM模型权重时，是否还需要更新其他内容？我为我的其他模型做了同样的事情，它没有任何问题。

此外，参数编号在CuDNNLSTM和LSTM图层中似乎有所不同，即使一切都相同！

CuDNNLSTM：

LSTM：

Answer 1

问题解决了！在Keras上查看此主题：https://github.com/keras-team/keras/issues/9463

LSTM图层中约为recurrent_activation。如果您将权重从CuDNNLSTM图层加载到LSTM图层，请确保在LSTM中使用 'sigmoid' 激活功能！