LSTMでdropoutをなくすとエラーが発生する

前提・実現したいこと

kerasを用いて時系列データの分類を行っています．
LSTMを実装しているのですが，LSTMレイヤーにdropoutがなければ次のようなエラーに遭遇します．
このエラーは何を意味しているのでしょうか？
また，どのようにすれば解決するのでしょうか？

発生している問題・エラーメッセージ

Epoch 1/100
2021-01-12 14:13:08.922278: W tensorflow/core/grappler/optimizers/implementation_selector.cc:310] Skipping optimization due to error while loading function libraries: Invalid argument: Functions '__inference___backward_standard_lstm_3851_4322_specialized_for_StatefulPartitionedCall_at___inference_distributed_function_4712' and '__inference___backward_standard_lstm_3851_4322' both implement 'lstm_8f5af9b4-3a2c-489b-a81a-cd3e49874085' but their signatures do not match.
1500/1600 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.6938 - binary_accuracy: 0.49602021-01-12 14:13:12.649815: W tensorflow/core/grappler/optimizers/implementation_selector.cc:310] Skipping optimization due to error while loading function libraries: Invalid argument: Functions '__inference_standard_lstm_5046_specialized_for_sequential_lstm_StatefulPartitionedCall_at___inference_distributed_function_5410' and '__inference_standard_lstm_5046' both implement 'lstm_849dffc9-7a84-493c-ad21-db05c06af90b' but their signatures do not match.

該当のソースコード

python
1model.add(LSTM(32, dropout=0.1, recurrent_dropout=0.1))であればこのerrorは出ませんが，
2
3model.add(LSTM(32))だと上記のerrorが出ます．

toast-uz

2021/01/30 02:58

ソースコードの前後や、どの行でエラーが発生しているのかがわかりにくいので、もう少し情報追加ください。model.addでエラーが発生しているわけではなく、compilieやfitで発生しているではと思います。またエラーメッセージでググると一部版数依存バグの可能性もあります。tf.kerasの最新版で試すことをオススメします。