训练完毕进行预测时，遇到检查点不匹配的报错

[hanyimei]

使用自己的训练数据集进行模型训练，在bert_ner_api.py的main函数中选择use_train = False进行预测时，报错： tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [10] rhs shape= [11] 但我并无修改代码中任何位置

[hanyimei]

这个错误表明在恢复检查点时，TensorFlow 发现当前模型的张量形状与检查点中的张量形状不匹配。具体来说，左侧张量的形状是 [10]，而右侧张量的形状是 [11]。这通常是由于模型定义与保存的检查点不匹配导致的。