在 Tensorflow 中加载文本分类模型时出现 ValueError答案

【问题标题】：ValueError when loading a text classification model in Tensorflow在 Tensorflow 中加载文本分类模型时出现 ValueError
【发布时间】：2021-11-21 13:28:42
【问题描述】：

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)

我正在从其他笔记本加载模型。我能得到一些帮助吗？

【问题讨论】：

标签： python keras lstm tensorflow2.0 tf.keras

【解决方案1】：

好的，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。

【讨论】：