为什么tensorflow (python)中的模型预测没有更新？

在TensorFlow中，模型预测没有更新可能是由以下几个原因导致的：

1. 数据输入问题：模型预测的结果取决于输入的数据。如果输入的数据没有更新，那么模型预测的结果也不会更新。请确保输入的数据是最新的，并且没有被缓存或者重复使用。
2. 模型参数问题：模型的参数是决定预测结果的关键因素。如果模型的参数没有更新，那么预测结果也不会更新。请确保在预测之前，模型的参数已经被正确更新。
3. 缓存问题：有时候，TensorFlow会将模型的计算结果缓存起来，以提高性能。如果之前的预测结果被缓存了，那么新的预测结果就不会被计算。可以尝试清除缓存或者重新加载模型来解决这个问题。
4. 程序逻辑问题：检查代码中的逻辑错误，确保预测的过程没有被意外中断或者跳过。可以使用调试工具来帮助定位问题所在。

总结起来，模型预测没有更新可能是由于数据输入问题、模型参数问题、缓存问题或者程序逻辑问题导致的。需要仔细检查这些方面，并确保每个环节都正确操作，才能获得更新的预测结果。

关于TensorFlow的更多信息和相关产品，您可以参考腾讯云的文档和产品介绍：

• TensorFlow文档：https://cloud.tencent.com/document/product/851
• 腾讯云AI平台：https://cloud.tencent.com/product/ai
• 腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tiia