相同TensorFlow模型在Colab与本地环境运行结果差异巨大问题咨询

你的问题确实由TensorFlow跨版本兼容性导致，核心问题出在模型的Normalization预处理层：

• TF 2.5到2.7版本之间，对Keras内置预处理层的序列化、反序列化逻辑做了不兼容改动，你模型里的normalization_3层的非训练参数（即预计算的均值、方差，对应你模型摘要里的203个非训练参数）在TF 2.7环境加载时没有被正确恢复，默认被初始化为错误值。
• 输入数据经过参数错误的归一化层后，数值会出现极端偏移，经过后续全连接层+Sigmoid激活后直接饱和到0或1，就出现了你观察到的Colab端输出精确0/1的问题。

你可以在两边环境都添加以下代码，确认问题源头：

# 先验证输入数据完全一致
print(inputs.values)
# 再验证归一化层输出差异
norm_layer = model.get_layer('normalization_3')
print(norm_layer(inputs).numpy())

如果两边归一化层输出差异极大，即可确认是上述参数加载问题。

按优先级从高到低选择即可：

1. Colab降级TensorFlow到和本地一致版本，这是最稳妥的方案：
   先在Colab单元格执行安装命令：
   !pip install tensorflow==2.5.0
   安装完成后点击Colab菜单「运行时」-「重新启动运行时」，再重新运行你的代码即可得到和本地一致的结果。
2. 手动修正归一化层参数
   先在本地2.5.0环境执行以下代码，导出归一化层的正确参数：

   norm_layer = model.get_layer('normalization_3')
   print('mean:', norm_layer.mean.numpy().tolist())
   print('variance:', norm_layer.variance.numpy().tolist())
   

   再在Colab加载模型后，手动给归一化层赋值正确参数：

   norm_layer = model.get_layer('normalization_3')
   norm_layer.mean = tf.constant(/* 替换成本地打印的mean数组 */)
   norm_layer.variance = tf.constant(/* 替换成本地打印的variance数组 */)
   

3. 转换为跨框架格式推理
   本地将模型转换为ONNX格式，两边都用ONNX Runtime推理，完全规避TensorFlow版本差异问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者olives