tf.gradients (model.output, model.input) вычисляет другое значение каждый раз, когда я его запускаю

Предположительно, ваша сеть настроена на инициализацию весов случайными значениями. Когда вы запускаете sess.run (tf.initialize_all_variables ()), вы инициализируете переменные для новых случайных значений. Поэтому вы получаете разные значения для output_v при каждом запуске и, следовательно, разные градиенты. Если вы хотите использовать модель, которую вы обучали ранее, вам следует заменить инициализацию на initialize_all_variables () командой восстановления. Я не знаком с тем, как это делается в Керасе, так как я обычно работаю напрямую с тензорным потоком, но я бы попробовал это .

Также обратите внимание, что initialize_all_variables устарела , и вы должны использовать вместо него global_variables_initializer.