在 Keras 中保存和加载权重/模型时出现错误结果

Question

我无法发布我正在使用的代码，但我会尝试解释它。首先，我定义了一些函数来预处理原始数据。然后，使用 keras 我有以下架构：

model = Sequential()

model.add(Dense(10, input_dim=230, init='uniform',activation='sigmoid'))  

model.add(Dense(5, init='uniform', activation='sigmoid'))

model.add(Dense(2, init='uniform', activation='sigmoid'))

model.compile(loss='mse', optimizer='RMSprop', metrics=['binary_accuracy'])

model.fit(trainX, trainY, nb_epoch=1000, batch_size=1, callbacks=[history], verbose=2)

现在关于问题。当我运行代码时，我获得了 >98% 的准确度，但是当我保存权重/模型（遵循 keras doc）然后加载它们时，我得到了垃圾结果。

我试过在编译行之前和​​之前加载，保存/加载权重/模型，没有任何效果（在不同的 python 会话中加载它们后我一直得到错误的结果）