python - 为什么具有线性回归器权重的线性方程给出的结果与使用预测方法获得的结果不同

Question

线性方程：

a = linear_regressor.get_variable_value('linear/weight/weight')[0][0]
b = linear_regressor.get_variable_value('linear/bias_weight')[0]

def predict_custom(x):
  return a * x + b

和结果比较：

linear_regressor.predict(input_fn=input_const(30, WEIGHT_COL))
# array([ 84.63061523], dtype=float32)
predict_custom(30)
# 75.9105224609375

通过“预测”方法获得的结果的可视化：

通过“predict_custom”方法获得的结果的可视化：

两者相似，但仍然不同。为什么会这样？如果我的理解是正确的，“LinearRegressor”的“预测”方法应该使用与“custom_predict”方法相同的权重。