kerasの学習済みモデルを呼び出し再学習しようとした際にエラーが起きる

単層LSTMを学習し保存したものを再度呼び出してmodel.fitをしようとすると以下のエラーが起こります。
原因に心あたりがある方はぜひご意見ください。

python3
1ValueError: Layer lstm_2 expects 1 inputs, but it received 3 input tensors. Input received: [<tf.Tensor 'input_2_1:0' shape=(?, ?, 1545) dtype=float32>, <tf.Tensor 'lstm_1_1/while/Exit_2:0' shape=(?, 40) dtype=float32>, <tf.Tensor 'lstm_1_1/while/Exit_3:0' shape=(?, 40) dtype=float32>]

以下がモデルを定義しているコードです

python3
1encoder_inputs = Input(shape=(None, num_encoder_tokens))
2encoder = LSTM(latent_dim, return_state=True)
3encoder_outputs, state_h, state_c = encoder(encoder_inputs)
4encoder_states = [state_h, state_c]
5decoder_inputs = Input(shape=(None, num_decoder_tokens))
6decoder_lstm = LSTM(latent_dim, return_sequences=True, return_state=True)
7decoder_outputs, _, _ = decoder_lstm(decoder_inputs,
8                                    initial_state=encoder_states)
9decoder_dense = Dense(num_decoder_tokens, activation='softmax')
10decoder_outputs = decoder_dense(decoder_outputs)
11model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs)
12model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy')
13model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data,
14                batch_size=batch_size,
15                epochs=epochs,
16                validation_split=0.2)
17model.save("s2s.h5")

Q71

2019/06/21 12:39

> Layer lstm_2 expects 1 inputs, but it received 3 input tensors なので、lstm_2 レイヤーの入力が1テンソルを期待しているのに3テンソルになっています。モデルを読む時にエラーですか？学習を開始してからエラーですか？前者ならネットワークが異なっています。後者なら入力方法を確認しましょう。