我使用以下程序创建新模型： https://github.com/tensorflow/hub/blob/master/tensorflow_hub/tools/make_image_cl assifier / make_image_classifier.py 在整个训练过程中，准确率超过93％ 但是，我按以下方式运行程序以测试模型： https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/examples/py thon / label_image.py 与验证数据集具有相同的数据集。但是精度很低，le SS超过80％。 有什么问题吗？非常感谢您的帮助。
系统信息
OS平台和发行版（例如Linux Ubuntu 16.04）： Ubuntu 16.04 从（源或二进制）安装的TensorFlow： 二元 TensorFlow版本（如果是源代码，则为github SHA）： 2.0.0 用于运行转换器或代码的命令（如果您使用的是Python API）
make_image_classifier --image_dir / home / ioz / bird / images / --tfhub_module / home / te nsorflow-2.0 / resnet101v4 / --image_size 224 --saved_model_dir / home / ioz / bird / mode ls / --labels_output_file / home / ioz / bird / m odels / class_labels.txt --tflite_output_file / home / ioz / bird / models / resnet101_20_0 .001True_model.tflite --learning_rate 0.001 --train_epochs 20 --do_fine_tuning T 街
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https://github.com/tensorflow/hub/tree/master/tensorflow_hub/tools/make_image_classifier显示给定数据集的Top-K准确性。 但是https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/examples/python/label_image.py会显示给定单个图像的softmax输出，而不是Top-K精度。