克隆前和克隆后的 keras 模型表现不同

Question

我正在进行手动网格搜索以找到 keras 模型的最佳参数。对于每个参数组合，我检查其验证精度是否优于先前训练的模型而不是克隆该模型，以便在检查所有参数组合后，可以使用具有最佳验证精度的模型在测试集上进行预测。问题是：为什么预测函数对于克隆模型的行为不同：'

1. 我运行 Model.fit (...)

2. 比 Model.predict (X_test) -- 它给我标签编码输出并且：当我像这样克隆这个模型时：

3. BestModel = keras.models.clone_model(model.model)

4. BestModel.predict (X_test) 给出概率。

ps：我的目标类首先是标签编码，然后是一个热编码形式。

Answer 1

Keras 仅复制模型的结构，而不复制权重。您还需要将它们复制过来。例如

BestModel.set_weights(Model.get_weights())