Keras加载的模型总是训练而不是预测

Keras是一个深度学习框架，用于快速构建、训练和部署神经网络模型。加载Keras模型时，如果模型被配置为进行训练，它将始终处于训练模式而不是预测模式。这可能是因为加载的模型包含了训练的权重参数，而且默认情况下Keras会保持这些参数的状态。

要使Keras加载的模型处于预测模式而不是训练模式，可以使用model.evalute()方法来验证模型的性能。model.evalute()会自动将模型切换到预测模式，并根据给定的数据计算模型在验证集上的损失和准确度。

如果您需要对加载的模型进行实际的预测，可以使用model.predict()方法。此方法会将模型切换到预测模式，并使用输入数据生成预测结果。

关于Keras加载模型总是训练而不是预测的问题，可以参考腾讯云的深度学习服务——AI Lab，它提供了丰富的深度学习模型和算法，支持Keras框架，以及更多的模型训练和推理能力。您可以在以下链接中了解更多关于AI Lab的信息：AI Lab。

总结起来，当使用Keras加载的模型处于训练模式而不是预测模式时，您可以使用model.evalute()方法验证模型性能，或使用model.predict()方法进行实际的预测操作。腾讯云的AI Lab提供了深度学习服务，支持Keras框架，可以帮助您更好地应用和部署深度学习模型。