順次モデル毎回異なる結果を返す

Question

私はケラス連続モデルを構築するためのpythonスクリプトを持っています。たびに私はスクリプトの変更なしで別の結果を得ています。親切にスクリプトを見てください。私が間違っているところで助けてください。初めての実行で

thedata = pandas.read_csv("C:/User/Downloads/LSTM/data.csv", sep=', ', delimiter=',', header='infer', names=None) 

np.random.seed(1337) 

x = thedata['Review'] 
y = thedata['Polarity_Numeral'] 
x = x.iloc[:].values 
y = y.iloc[:].values 

tk = Tokenizer(num_words=40000, lower=True, split=" ") 
tk.fit_on_texts(x) 
x = tk.texts_to_sequences(x)  
max_len = 120 
x = pad_sequences(x, maxlen=max_len) 
max_features = 40000 
testx = x[51000:52588] 
print (testx) 
testy = y[51000:52588] 
x = x[0:50999] 
y = y[0:50999] 


model = Sequential() 
model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=max_len)) 
model.add(SpatialDropout1D(0.3)) 
model.add(GaussianNoise(0.2)) 
model.add(LSTM(128 , dropout_W=0.3, dropout_U=0.3, return_sequences=False)) 
model.add(Dense(1, W_regularizer=l2(0.2))) 
model.add(Activation('sigmoid')) 
model.summary() 
adam = Adam(lr=0.001, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08, decay=0.00) 
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=adam,metrics = ['accuracy']) 
model_history = model.fit(x, y=y, batch_size=64, epochs=1, verbose=1,validation_split = 0.2) 
model.save('C:/User/Downloads/model.h5') 
model.save_weights('C:/User/Downloads/weight_model.h5') 

predictions = model.predict(testx) 
print (predictions) 

、私は2番目の時間の走行では57％ すなわち取得しています。.. 53％ それがランダムに変化している第三... 55％ 毎回オン。 助けてくれてありがとう！

Answer 1

クイックルックが表示されていません。 モデルをコンパイルすると、ケラスはモデル内のすべてのウェイトをランダムに初期化します（これを行う方法も指定できます、またはランダムにしたくない場合は、デフォルトは通常です）。コンパイルするたびに異なる重みと異なる結果が得られます...十分なエポックを与えれば、すべて同じ結果に収束するはずです。

Answer 2

「正確に」コードを実行している場合は、という新しいモデルが完全に作成されていることにご注意ください。

モデルを読み込んでいません。モデルに独自の重みを追加するわけではありません。 まったく新しいランダムな重み付けのセットを使って、単に新しいモデルを作成するだけです。

はい、異なる結果が表示されます。何も悪いことはありません。

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あなたはおそらくあなたが同じモデルが保持されるようにしたい場合は、「ロード保存したモデル」（おそらくmodel.load_weights()）のいくつかの種類を使用する必要があります。

（ケースでは、モデルはどこかに保存されている）それともべき「set_weights（）」いくつかの点でモデルを作成した後、（あなたが望むものの重みを知っていれば、あるいは、あなたの重みを持っている場合は保存されます）または、既知のウェイトを持つ新しいモデルが必要な場合は、各レイヤーのイニシャライザを使用することができます（別の回答に記載されているように）。