为什么我所有的tensorflow model.predict输出都相同？

Question

所以我一直在400.000条推文列表上训练我的张量流模型，其中一半是肯定的，另一半是负面的。一切顺利：准确度约为0.77。

使用model.predict（x_test）时，我得到了不同结果的预期结果：

array([[0.28041628],
       [0.02448593],
       [0.9212675 ],
       ...,
       [0.13038932],
       [0.9594091 ],
       [0.5425345 ]], dtype=float32)

但是，当我使用一组新的推文尝试相同的命令时，会得到：

array([[0.56276065],
       [0.56276065],
       [0.56276065],
       [0.56276065],
       [0.56276065],
       [0.56276065],
       [0.56276065],
       [0.56276065],
       [0.56276065],
       [0.56276065],
....... etc

这两个集合看起来相同：标记化推文的numpy ndarray。 由于某种原因，该模型每次仅给出相同的输出。 参见图片了解所使用的代码/输出 image

有帮助吗？