Python 无法使用dill:ed keras序列模型加载和预测

我有一个

keras-LSTM

型号：

model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen))
model.add(LSTM(128, implenetation=0))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(n_classes))
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd')

我已经训练过了，并把它扔进了一个莳萝档案。在同一台计算机上，稍后，我将尝试加载此模型，并使用

predict\u proba

对一些现在传入的数据进行预测。但我得到了一个错误：

TypeError: Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor("embedding_1_input:0", shape=(?, 53), dtype=int32) is not an element of this graph. 

我找到并尝试了这个方法。拟合和卸载模型：

### Creating and dumping model
model.fit(X, labels)
dill.dump(model, open(model_file, 'wb'))

加载并进行预测，从链接线程添加的行标记为

#added

：

model = dill.load(open(model_file, 'rb'))
model._make_prediction_function()           # added
graph = tf.get_default_graph()              # added
with graph.as_default():                    # added
    model.predict_proba(new_X)

但现在我得到了一个不同的错误：

`ValueError: Tensor Tensor("activation_1/Softmax:0", shape=(?, 18), dtype=float32) is not an element of this graph. 

我误解了如何实现此“解决方案”，或者是否有其他错误导致此问题？

为什么不按说明使用“model.save（filepath）”和“model=load\u model（filepath）”呢

如果您真的想使用dill来保存/加载图形，您能提供带有随机输入的完整代码吗