运行时，每次出来的值都是一样的

Question

import numpy as np import tensorflow as tf from flask import Flask,jsonify,render_template,request from mnist import model x= tf.placeholder("float",[None,784]) sess = tf.Session() with tf.variable_scope("regression"):     y1, variables= model.regression(x) saver = tf.train.Saver(variables) saver.restore(sess,"data/regression.ckpt") with tf.variable_scope("convolutional"):     keep_prob = tf.placeholder("float")     y2 , variables = model.convolutional(x, keep_prob) saver = tf.train.Saver(variables) module_file =  tf.train.latest_checkpoint('data/convolutional.ckpt') def regression(input):  # 如果要防止time报错就要把下面的函数     return sess.run(y1, feed_dict={x: input}).flatten().tolist() def convolutional(input):   #一直报错，先取消掉       pass #    return sess.run(y2, feed_dict={x: input, keep_prob: 1.0}).flatten.tolist() with tf.Session() as sess:    sess.run(tf.global_variables_initializer())    if module_file is not None:       saver.restore(sess, module_file) #saver.restore(sess,"data/convolutional.ckpt")    app = Flask(__name__)    @app.route('/api/mnist', methods=['POST'])    def mnist():        input = ((255 - np.array(request.json, dtype=np.uint8)) / 255.0).reshape(1, 784)        output1 = regression(input)        output2 = convolutional(input)        return jsonify(results=[output1, output2])    @app.route('/')    def main():        return render_template('index.html')    if __name__ == "__main__":        app.debug = True        app.run(host="127.0.0.1", port=5000)