Fastai export/load_学习者：为什么重新加载后它是另一个模型

Question

我已经培训了一名resnet34学员

tfms = get_transforms(do_flip=False)
learn = cnn_learner(data, models.resnet34, metrics=[accuracy])
learn.lr_find()
learn.recorder.plot(suggestion=True)
learn.fit_one_cycle(10, min_grad_lr)
learn.recorder.min_grad_lr
learn.export(mypath+"Resnet34.pkl")

然后我计算了准确度，精密度，f1，我得到：0.77，0.78，0.77 之后，我加载了resnet模型：

learn = load_learner(path=mypath, file="Resnet34.pkl")

之后，我计算了准确度、精密度、f1得分（和之前一样，在同一个验证集上），令人惊讶的是，我得到了更低的值：0.58、0.61、0.59。 我有torch 1.5.1+cpu，torchvision 0.6.1+cpu，fastai 1.0.61 有什么错误吗