在 Tensorflow 中加载文本分类模型时出现 ValueError

Question

当我尝试使用 tf.keras.models.load_model() 加载模型时出现错误，并且出现以下错误

ValueError: The mask that was passed in was tf.RaggedTensor(values=Tensor("Placeholder_2:0", shape=(None,), dtype=bool), 
row_splits=Tensor("Placeholder_3:0", shape=(None,), dtype=int64))
and cannot be applied to RaggedTensor inputs. 
Please make sure that there is no mask passed in by upstream layers.

以下是我的模型架构

model = tf.keras.Sequential([
    encoder,
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=len(encoder.get_vocabulary()),output_dim=64,mask_zero=True),
    tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences = True),
    tf.keras.layers.GlobalMaxPool1D(),
    tf.keras.layers.Dense(7)
])

编码层：

encoder = tf.keras.layers.experimental.preprocessing.TextVectorization(
    max_tokens=VOCAB_SIZE)

模型保存为：model.save(PATH)

我正在从另一个笔记本加载模型。我能得到一些帮助吗？

Answer 1

好吧，我通过从嵌入层中删除 mask_zero=True 属性解决了这个问题，但是，我不确定为什么它有效以及为什么它不适用于 mask_zero=True。如果有人能告诉我原因会很有帮助。

在 Tensorflow 中加载文本分类模型时出现 ValueError

ValueError when loading a text classification model in Tensorflow

python

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keras

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