就像这样:

x = keras.layers.Input(shape=(3,))y = keras.layers.Dense(5)(x)G = keras.models.Model(x, y,name='G')G.compile(optimizer='rmsprop', loss='mse')data_x = np.random.random((10, 3))data_y = np.random.random((10, 5))G.fit(data_x,data_y,shuffle=False,validation_data=[data_x,data_y],verbose=1)

结果:

Train on 10 samples, validate on 10 samplesEpoch 1/110/10 [==============================] - 27s 3s/step - loss: 0.4482 - val_loss: 0.4389

打印出的损失和验证损失不同。在其他一些测试中，我发现差异显著。为什么呢?

回答：

可能导致观察到的数值差异的其他原因包括:

1. 根据这个问题的回答，显示的训练损失是在优化之前计算的。因此，即便你只在一个批次上进行训练，在训练损失和验证损失评估之间仍然会有一个优化步骤。

2. 有些层在训练阶段和测试阶段的行为不同，例如BatchNormalization层或Dropout层，如Keras常见问题解答中所解释的。如果你点击链接，还有一个代码示例，展示如何获取两个阶段中的任一阶段的模型输出（不应用像model.fit、model.train_on_batch等方法调用时所应用的优化）。

3. 为了完整性，尽管差异会比你展示的要小得多。当使用GPU时，有些方法可能会以非确定性的方式执行。这可能表现为多次执行同一操作时的轻微数值差异，尽管我不确定这是否会在你的具体计算中成为问题。例如，参考关于Tensorflow的这个问题的回答，或关于Theano的这个评论。