Fastai export/load_learner：为什么重装后又是另一个模型

问题描述

我已经训练了一个 resnet34 学习器

tfms = get_transforms(do_flip=False)
learn = cnn_learner(data,models.resnet34,metrics=[accuracy])
learn.lr_find()
learn.recorder.plot(suggestion=True)
learn.fit_one_cycle(10,min_grad_lr)
learn.recorder.min_grad_lr
learn.export(mypath+"resnet34.pkl")

然后我计算了accuracy_score、precision_score、f1_score，我得到：0.77、0.78、0.77 之后我加载了 resnet 模型：

learn = load_learner(path=mypath,file="resnet34.pkl")

之后，我计算了accuracy_score、precision_score、f1_score（和以前一样，在exaclty上使用相同的验证集），令人惊讶的是我得到了更低的值：0.58、0.61、0.59。 我有火炬 1.5.1+cpu、torchvision 0.6.1+cpu、fastai 1.0.61 是否有任何错误/错误？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）