加载模型 BertClassifier 模型时输入张量 ValueError

如何解决加载模型 BertClassifier 模型时输入张量 ValueError

--介绍

我正在使用来自 tf-models-official==2.3.0 的谷歌代码训练 BERT 分类器。 一切都充满魅力：训练、评估、保存检查点。

--问题

当我保存整个模型然后尝试重新加载它时，我的问题出现了，我收到了这个错误。

我加载我的检查点

strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
with strategy.scope():
    model = bert.bert_models.classifier_model(FLAGS_pretrained_bert["bert_config"],2)[0]
    
    print(f"Loading the checkpoint in {PATH_ckpt}")
    model.load_weights(PATH_ckpt)

我将它保存为一个完整的模型：

model.save("gs://MY_PATH")

然后重新加载模型：

reloaded_model = tf.keras.models.load_model("gs://MY_PATH")

我收到此错误：

ValueError: Input tensors to a Text>BertClassifier must come from `tf.keras.Input`. Received: None (missing prevIoUs layer Metadata).