当图层不可训练时，拟合keras模型会产生不一致的结果

当图层不可训练时，拟合Keras模型会产生不一致的结果。这是因为在深度学习模型中，每个图层都有可训练的权重参数，这些参数通过反向传播算法进行更新以最小化损失函数。如果某个图层被设置为不可训练，意味着它的权重参数将保持不变，不会根据训练数据进行调整。

当一个或多个图层不可训练时，模型的训练过程将无法更新这些图层的权重参数，这可能导致模型在拟合数据时产生不一致的结果。因为这些不可训练的图层无法适应训练数据的特征，可能会导致模型在预测时出现偏差或错误。

然而，有时候我们需要将某些图层设置为不可训练，例如在迁移学习中，我们可以冻结预训练的模型的某些图层，只训练新添加的图层。这样可以利用预训练模型的特征提取能力，加速模型训练并提高性能。

在Keras中，可以通过设置图层的trainable属性来控制图层是否可训练。例如，对于一个全连接层，可以使用以下代码将其设置为不可训练：

layer.trainable = False

当然，这只是一个简单的示例，实际应用中可能涉及更复杂的模型结构和图层设置。

总结起来，当图层不可训练时，拟合Keras模型可能会产生不一致的结果，因为这些图层无法根据训练数据进行调整。但在某些情况下，设置图层为不可训练可以带来一些优势，例如迁移学习中的特征提取。在使用Keras构建模型时，可以通过设置图层的trainable属性来控制图层的可训练性。