for iteration in range(NUM_ITERATIONS):        print()        print("="*50)        print("Iteration:",iteration)        model.fit(X,y,batch_size=BATCH_SIZE,epochs=NUM_EPOCH_ITERATION)        rand=np.random.randint(len(x_labels))        test="vikas n s "        print(test,end="")        for i in range(NUM_PREDICTION_PER_EPOCH):            Xtest=np.zeros((1,sqlen,nb_chars),dtype=np.bool)            for i,ch in enumerate(test):                Xtest[0,i,char2index[ch]]=1            pred=model.predict(Xtest)            temp=pred            pred=pred[0]            ypredict=index2char[np.argmax(pred)]            print(ypredict,end="")            test=test[1:]+ypredict

在这段代码中，每次迭代我都在训练模型。我的假设是，当我再次训练模型时，损失应该重置为初始损失或接近初始损失。但我发现损失是持续的。例如：如果初始损失是4，在第一次迭代的所有轮次后损失降至2。现在当我在下一次迭代中再次训练模型时，我期望损失从4开始。但实际上它是从2继续的。为什么会这样？

回答：

因为Keras的model.fit方法正是这样做的，即从模型当时的状态开始训练；因此，如果模型之前已经进行了一些训练，新一轮的fit确实是从那个点开始的。

如果你希望每次迭代都有一个新的训练会话（即“重置”你的模型），你应该将模型构建包装在一个便捷函数中，并在每次迭代的model.fit之前调用这个函数（或者当然也可以在每次迭代中包含整个模型构建代码…）。