tf.keras.Model.predict和调用返回不同的结果

Question

tf.keras.Model.predict和呼叫返回不同的结果

import tensorflow as tf
import numpy as np
tf.set
ipts = tf.keras.Input([2])
x = tf.keras.layers.Dense(10)(ipts)
x = tf.keras.layers.Dropout(0.5)(x)
x = tf.keras.layers.Dense(3)(x)
model = tf.keras.Model(ipts, x)
model.summary()
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
y_train = model(tf.ones((2,2)),training=True)
y_test = model(tf.ones((2,2)),training=False)
sess.run(y_train)
sess.run(y_test)
model.predict(np.array([[1.,1.],[1.,1.]]))

sess.run(y_test)应该与model.predict(np.array([[1.,1.],[1.,1.]]))相同，但事实是它们是不同的。为什么？

Answer 1

您需要使用K.set_session(sess)将会话注册为Keras会话。然后sess.run(y_test)的结果与model.predict(np.array([[1.,1.],[1.,1.]]))相同。