我有一个已成功训练并保存的 Tensorflow 模型。然后我用了一段时间，模型和环境没有任何改变。现在，两个月后，我在相同的数据上运行相同的模型，但它给出的结果比以前更糟糕。
有人对 Tensorflow 有过类似的经历吗？
我认为可能是环境发生了一些变化导致了这个问题，所以我按照原来环境的要求安装了Tensorflow 2.5、CuDNN 8.1和CUDA 11.2并再次测试模型，但是，它再次失败。
我也用Tensorflow 2.11测试过，同样失败。
发生这种情况主要是由于数据漂移，即模型推理发生时输入数据发生变化。
数据漂移是指输入数据的分布或特征随时间的变化，它可以显着影响模型的性能。
当数据的统计属性偏离模型训练阶段观察到的统计属性时，就会发生这种情况。验证当前输入数据是否仍然代表模型最初训练的数据至关重要，以确保模型的持续有效性。
评估和解决潜在的数据漂移涉及监控输入数据分布并根据需要调整模型以适应任何变化，从而在不断变化的实际场景中保持其可靠性。