tensorflow 保存好训练的模型，restore 后验证集的正确率很低

用tensorflow bi-lstm 做序列标注，训练集与测试集的准确率都90%以上后，保存的session, 后做预测的时候，restore保存的模型，对相同的验证集做预测，准确率相比之前的低了不少，对训练集做测试，准确率也低了不少，这是什么原因，（我检查过训练保存时所有变量的值，与restore后所有变量的值是一致的）

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推荐答案 2018-07-05

没用过tensorflow，我从数据的角度想想
1、导入后随机看几个节点的权重参数，看看网络是不是正常保存了
2、是不是在数据归一化的时候第一次你归一化用的是test+train数据而第二次只用了test数据
3、网络里面可以用了一些有随机性的方法在比如随机采样之类的
4、用到了在线更新

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其他回答

第1个回答 2020-03-27

遇到同样的问题，请问怎么解决的

第2个回答 2019-04-16

请问一下解决了吗

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