Estoy trabajando en un proyecto "Clasificación de noticias" . Donde el modelo tiene que clasificar (problema de clasificación multiclase) un texto dado en negocios, entretenimiento, política, deporte y tecnología.

Estoy usando TensorFlow==2.7.0 en Google Colab . Había entrenado a 7 modelos diferentes. Después, entrenaba y hacía predicciones al respecto. En comparación con todos los modelos, Conv1d se desempeñó mejor. El modelo con mejor desempeño guardó model_2.save('saved_model/my_model') . Lo ha hecho bien hasta aquí.

Pero, cuando quiero cargar el modelo guardado usando el código

loaded_model = tf.keras.models.load_model('saved_model/my_model') entonces, obtengo la siguiente excepción:

 TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-129-c92edaf0db7f> in <module>() ----> 1 load_model = tf.keras.models.load_model('saved_model/my_model') 2 # load_model.preditct(val_sentences) 1 frames /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/tensor_util.py in make_tensor_proto(values, dtype, shape, verify_shape, allow_broadcast) 547 str_values = [compat.as_bytes(x) for x in proto_values] 548 except TypeError: --> 549 raise TypeError(f"Failed to convert elements of {values} to Tensor. " 550 "Consider casting elements to a supported type. See " 551 "https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/dtypes " TypeError: Exception encountered when calling layer "conv1d" (type Conv1D). Failed to convert elements of tf.RaggedTensor(values=tf.RaggedTensor(values=Tensor("Placeholder:0", shape=(None, 128), dtype=float32), row_splits=Tensor("Placeholder_1:0", shape=(None,), dtype=int64)), row_splits=Tensor("conv1d/Conv1D/RaggedExpandDims/RaggedFromUniformRowLength/RowPartitionFromUniformRowLength/mul:0", shape=(None,), dtype=int64)) to Tensor. Consider casting elements to a supported type. See https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/dtypes for supported TF dtypes. Call arguments received: • inputs=tf.RaggedTensor(values=Tensor("Placeholder:0", shape=(None, 128), dtype=float32), row_splits=Tensor("Placeholder_1:0", shape=(None,), dtype=int64))