Когда я перезагружаю обученную модель, я получаю прогноз, как необученную модель. Я не могу решить эту проблему. Я использую файл pickle для сохранения веса, а также пытаюсь сохранить архитектуру модели и ее вес в json и формате файла yaml. но это не решило мою проблему. После простого обучения я получаю хороший результат, но после обновления сеанса, когда я загружаю предварительно обученную модель, я получаю результат, как будто модель не обучена. Может кто-нибудь мне помочь? Я очень благодарен, если кто-то решит мою проблему.
inp=Input(shape=(None, no_enc_token))
x=SpatialDropout1D(0.2)(inp)
x=LSTM(64, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2, return_sequences=True)(x)
out=Dense(6, activation="softmax")(x)
model=Model(inp,out)
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam")
history = model.fit(X_train, Y_train, epochs=100)
model.save("model.h5")
from keras.models import load_model
model = load_model("model.h5")
pred=model.predict(test)
out=np.argmax(pred[0, -1, :])