如何解决TensorFlow:无法保存经过训练的模型AssertionError
我的模型使用预处理的数据来预测客户是私人客户还是非私人客户。预处理步骤使用诸如feature_column.bucketized_column(...),feature_column.embedding_column(...)等步骤。
训练后,我试图保存模型,但是出现以下错误:
AssertionError:尝试导出引用未跟踪对象Tensor(“ 14867:0”,shape =(),dtype = resource)的函数。必须捕获由函数捕获的TensorFlow对象(例如tf.Variable)将它们分配给被跟踪对象的属性或直接分配给主对象的属性。
以下是相关代码:
(feature_columns,train_ds,val_ds,test_ds) = preprocessing.getPreProcessedDatasets(args.data,args.zip,args.batchSize)
feature_layer = tf.keras.layers.DenseFeatures(feature_columns,trainable=False)
model = tf.keras.models.Sequential([
feature_layer,tf.keras.layers.Dense(1,activation=tf.nn.sigmoid)
])
model.compile(optimizer='sgd',loss='binary_crossentropy',metrics=['accuracy'])
...
model.fit(train_ds,validation_data=val_ds,epochs=args.epoch,callbacks=[tensorboard_callback])
model.summary()
if args.saveModel:
filepath = "./saved_models/logReg" + datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d-%H%M%S") + "-e{}-b{}-a{}".format(args.epoch,args.batchSize,accuracy)
model.save(filepath)
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