Question

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)

TensorFlow：无法保存经过训练的模型（AssertionError）

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