Kerasで予期しないキーワード引数「不揃い」

次のPythonコードでトレーニング済みのケラスモデルを実行しようとしています。

from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.models import load_model

from imutils.video import VideoStream
from threading import Thread
import numpy as np
import imutils
import time
import cv2
import os

MODEL_PATH = "/home/pi/Documents/converted_keras/keras_model.h5"

print("[info] loading model..")
model = load_model(MODEL_PATH)


print("[info] starting vid stream..")
vs = VideoStream(usePiCamera=True).start()
time.sleep(2.0)

while True:
    frame = vs.Read()
    frame = imutils.resize(frame, width=400)

    image = cv2.resize(frame, (28, 28))
    image = image.astype("float") / 255.0
    image = img_to_array(image)
    image = np.expand_dims(image, axis=0)
    (fuel, redBall, whiteBall, none) = model.predict(image)[0]
    label = "none"
    proba = none

    if fuel > none and fuel > redBall and fuel > whiteBall:
        label = "Fuel"
        proba = fuel
    elif redBall > none and redBall > fuel and redBall > whiteBall:
        label = "Red Ball"
        proba = redBall
    elif whiteBall > none and whiteBall > redBall and whiteBall > fuel:
        label = "white ball"
        proba = whiteBall
    else:
        label = "none"
        proba = none

    label = "{}:{:.2f%}".format(label, proba * 100)
    frame = cv2.putText(frame, label, (10, 25),
                        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2)
    cv2.imshow("Frame", frame)
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF

    if key == ord("q"):
        break

print("[info] cleaning up..")
cv2.destroyAllWindows()
vs.stop()

python3で実行すると、次のエラーが発生します。 TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'ragged'

エラーの原因は何ですか、どうすれば回避できますか？

バージョン：Keras v2.3.1 tensorflow v1.13.1

編集して追加：

Traceback (most recent call last):
  File "/home/pi/Documents/converted_keras/keras-script.py", line 18, in <module>
    model = load_model(MODEL_PATH)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/saving.py", line 492, in load_wrapper
    return load_function(*args, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/saving.py", line 584, in load_model
    model = _deserialize_model(h5dict, custom_objects, compile)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/saving.py", line 274, in _deserialize_model
    model = model_from_config(model_config, custom_objects=custom_objects)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/saving.py", line 627, in model_from_config
    return deserialize(config, custom_objects=custom_objects)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/layers/__init__.py", line 168, in deserialize
    printable_module_name='layer')
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/generic_utils.py", line 147, in deserialize_keras_object
    list(custom_objects.items())))
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/sequential.py", line 301, in from_config
    custom_objects=custom_objects)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/layers/__init__.py", line 168, in deserialize
    printable_module_name='layer')
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/generic_utils.py", line 147, in deserialize_keras_object
    list(custom_objects.items())))
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/sequential.py", line 301, in from_config
    custom_objects=custom_objects)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/layers/__init__.py", line 168, in deserialize
    printable_module_name='layer')
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/generic_utils.py", line 147, in deserialize_keras_object
    list(custom_objects.items())))
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/network.py", line 1056, in from_config
    process_layer(layer_data)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/network.py", line 1042, in process_layer
    custom_objects=custom_objects)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/layers/__init__.py", line 168, in deserialize
    printable_module_name='layer')
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/utils/generic_utils.py", line 149, in deserialize_keras_object
    return cls.from_config(config['config'])
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/engine/base_layer.py", line 1179, in from_config
    return cls(**config)
  File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/keras/legacy/interfaces.py", line 91, in wrapper
    return func(*args, **kwargs)
TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'ragged'

h5ファイルリンク（Googleドライブ）

だから私はあなたが教えることができるマシンについて言及した上記のリンクを試してみました
それはあなたがエクスポートしたモデルがAPI tensorflow.kerasから直接でなくからであることが判明したので kerasこれら2つは異なります。したがって、ロード中には、keras APIと互換性のないtf.raggedテンソルを使用している可能性があります。

問題の解決策：

モデルはTensorflowのケラス高レベルAPIで保存されるため、ケラスを直接インポートしないでください。すべてのインポートをtensorflow.keras

Changeに変更します。

from keras.preprocessing.image import img_to_array
from keras.models import load_model

これに：

from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
from tensorflow.keras.models import load_model

それはあなたの問題を解決します。

EDIT：
あなたの輸入のすべての、いずれかからでなければなりませんKerasかtensorflow.keras。同じAPIですが、このような問題を引き起こすいくつかの違いがあります。またのためにtensorflowバックエンドtf.kerasので、好ましいKeras 2.3.0が tensorflow以外のバックエンドをサポートする最後のメジャーリリースです。

このリリースでは、TensorFlow 2.0の時点で、API がtf.keras APIと同期しています。ただし、TensorFlow 2.0のほとんどの機能、特に熱心な実行はサポートされていないことに注意してください。これらの機能が必要な場合は、tf.kerasを使用してください。これは、マルチバックエンドKerasの最後のメジャーリリースでもあります。今後は、TensorFlow 2.0でKeras コードをtf.kerasに切り替えることを検討することをお勧めします。