加载后调用model.fit\u模型时出现Tensorflow错误

我正在训练一个小而简单的神经网络来解决调节电机速度的基本问题。我希望能够保存模型并退出程序，然后稍后加载并恢复训练

以下是相关代码：

self.model = Sequential()
self.model.add(InputLayer(2))
self.model.add(Dense(6, activation='relu'))
self.model.add(Dense(9, activation='linear')) 
self.model.compile(loss='mse', optimizer='adam', metrics=['mae'])

# ... Loop for training and Evaluation (Deep Q Learner) ... 
learn(self.model)

self.model.save('motor_model', save_format='tf')

现在，经过培训后，我希望能够加载模型并继续培训

self.model = models.load_model('motor_model', compile=False)

# ... Loop for training and Evaluation (Deep Q Learner) ... 
learn(self.model)

我第一次运行模型时，它工作正常。但是，在保存和加载模型后，它不会。加载模型后，我可以调用predict函数：

prediction = self.model.predict(currentInput)

self.model.fit(self.input, target_vec.reshape(-1, 9), epochs=1, verbose=0)

但是，当我调用predict函数时，它失败了：

prediction = self.model.predict(currentInput)

self.model.fit(self.input, target_vec.reshape(-1, 9), epochs=1, verbose=0)

我得到的错误是：

2019-12-07 07:22:00.762174:W tensorflow/c/c_api.cc:326]操作 {name:'sequential/densite/StatefulPartitionedCall'
id:33操作设备：{}定义：{{{节点 顺序/密集/状态分区调用}= StatefulPartitionedCall[Tin=[DT\u FLOAT，DT
_资源，DT_资源]，Tout=[DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_FLOAT]，[u gradient_op_type=“PartitionedCall-298”，conf
ig=“”， config_proto=“\n\007\n\003CPU\020\001\n\007\n\003GPU\020\0002\002J\0008\001”， 执行人类型=”，f=\uuuu前进\uu re
存储的_函数_body _509[]]（输入_1，密集/内核，密集/偏差）}} 运行后通过设置属性进行更改b
开个会。这种突变不会产生任何影响，会引发 未来的错误。或者不修改节点af
运行它们或创建新会话。2019-12-07 07:22:03.320478: W tensorflow/python/util/util.cc:299]集合当前不可用 考虑了序列，但th
将来可能会改变，所以考虑避免使用它们。 回溯（最近一次调用上次）：文件 “/usr/local/lib/python3.7/dist packages/tensorflow_core/python/client/session.py”， 第1363行，在通话中 返回fn（*args）文件“/usr/local/lib/python3.7/dist packages/tensorflow_core/python/client/session.py”， 第1346行，在运行中 self._extend_graph（）文件“/usr/local/lib/python3.7/dist packages/tensorflow_core/python/client/session.py”， 第1386行，在图中 tf_session.extensedSession（self._session）tensorflow.python.framework.errors_impl.invalidargumeinterror:Node “训练/Adam/梯度/梯度/顺序/密度
e_1/StatefulPartitionedCall_grad/PartitionedCall”：连接到 源节点顺序/密集_1/S的输出1无效
具有1个输出的tatefulPartitionedCall

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

回溯（最后一次调用）：文件“ct2.py”，第47行，在 leftController.to_位置（目标，覆盖）文件“/opt/mowzr/motor_controller.py”，第94行，位于to_位置 self.model.fit（self.prevInput，target_vec.reformate（-1,9），epochs=1，verbose=0）文件 “/usr/local/lib/python3.7/dist packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training.py”， 第766行，合适的 使用多处理=使用多处理）文件“/usr/local/lib/python3.7/dist packages/tensorflow\u core/python/keras/engine/training\u arrays.py”， 第680行，在
适合 步骤文件“/usr/local/lib/python3.7/dist packages/tensorflow\u core/python/keras/engine/training\u arrays.py”， 第275行，在
模型迭代 model.reset_metrics（）文件“/usr/local/lib/python3.7/dist packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training.py”， 第953行，在reset_m
计量学 m、 reset_states（）文件“/usr/local/lib/python3.7/dist packages/tensorflow_core/python/keras/metrics.py”， 第209行，处于重置状态 K.batch_set_value（[（v，0）表示self.variables中的v]）文件“/usr/local/lib/python3.7/dist packages/tensorflow_core/python/keras/backend.py”， 第3343行，批量设置值
E get_session（）.运行（分配_ops，feed_dict=feed_dict）文件“/usr/local/lib/python3.7/dist packages/tensorflow_core/python/keras/backend.py”， 第490行，在get_会话中 _初始化变量（会话）文件“/usr/local/lib/python3.7/dist packages/tensorflow\u core/python/keras/backend.py”， 第905行，在_initialize_var
乳酪 [variables\u module.是否为候选变量中的v初始化了变量（v）]文件 “/usr/local/lib/python3.7/dist packages/tensorflow_core/python/client/session.py”， 第956行，运行中 运行元数据文件“/usr/local/lib/python3.7/dist packages/tensorflow\u core/python/client/session.py”， 第1179行，正在运行 feed_dict_tensor，options，run_metadata）文件“/usr/local/lib/python3.7/dist packages/tensorflow_core/python/client/session.py”， 第1357行，正在运行 运行元数据文件“/usr/local/lib/python3.7/dist packages/tensorflow\u core/python/client/session.py”， 第1382行，在通话中 提升类型（e）（节点定义、操作、消息）tensorflow.python.framework.errors\u impl.invalidargumeinterror:node “训练/Adam/梯度/梯度/顺序/密度
e_1/StatefulPartitionedCall_grad/PartitionedCall”：连接到 源节点顺序/密集_1/S的输出1无效
具有1个输出的tatefulPartitionedCall

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

回溯（最近一次调用上次）：文件 “/usr/local/lib/python3.7/dist packages/tensorflow_core/python/client/session.py”， 第1363行，在通话中 返回fn（*args）文件“/usr/local/lib/python3.7/dist packages/tensorflow_core/python/client/session.py”， 第1346行，在运行中 self._extend_graph（）文件“/usr/local/lib/python3.7/dist packages/tensorflow_core/python/client/session.py”， 第1386行，在图中 tf_session.extensedSession（self._session）tensorflow.python.framework.errors_impl.invalidargumeinterror:Node “训练/Adam/梯度/梯度/顺序/密度
e_1/StatefulPartitionedCall_grad/PartitionedCall”：连接到 源节点顺序/密集_1/S的输出1无效
具有1个输出的tatefulPartitionedCall

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

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