精确模型在keras-tf上收敛，但在keras上不收敛

在Keras-TF上，精确模型收敛是指模型在训练过程中逐渐减小损失函数并逼近最优解的过程。然而，在Keras上，相同的精确模型可能无法收敛，即无法达到预期的训练效果。

这种差异可能是由于Keras和Keras-TF之间的一些实现细节不同导致的。Keras-TF是Keras的TensorFlow后端实现，而Keras是一个高级神经网络API，可以在多个深度学习框架上运行，包括TensorFlow、Theano和CNTK。因此，Keras-TF更加紧密地与TensorFlow集成，可能会受到TensorFlow的一些特性和限制的影响。

要解决在Keras上精确模型不收敛的问题，可以尝试以下方法：

1. 调整学习率：学习率是控制模型参数更新步长的重要超参数。如果学习率设置过大，可能导致模型在训练过程中发散而不收敛；如果学习率设置过小，可能导致模型收敛速度过慢。可以尝试逐渐减小学习率或使用自适应学习率算法（如Adam优化器）来优化模型的收敛性能。
2. 调整优化器：优化器是用于更新模型参数的算法。不同的优化器具有不同的特性和适用场景。可以尝试使用其他优化器，如SGD、RMSprop、Adam等，并调整其超参数，以获得更好的收敛效果。
3. 增加训练数据量：增加训练数据量可以提供更多的样本信息，有助于模型更好地学习数据的分布特征，从而提高收敛性能。
4. 减小模型复杂度：过于复杂的模型可能会导致过拟合，从而影响收敛性能。可以尝试减小模型的层数、神经元数量或使用正则化技术（如L1、L2正则化）来降低模型复杂度。
5. 检查数据预处理：确保数据预处理的正确性和一致性，包括数据归一化、标准化、去除异常值等操作，以避免数据对模型训练的干扰。
6. 增加训练轮数：增加训练轮数可以给模型更多的学习机会，有助于提高收敛性能。但需要注意避免过拟合，可以使用早停法等技术来控制训练轮数。

总之，在Keras上解决模型不收敛的问题需要综合考虑多个因素，并进行适当的调整和优化。具体的解决方法需要根据具体情况进行调试和实验。