Другая проблема архитектуры при загрузке сохраненной модели

Question

Обучил мою модель, используя:

history = model.fit(x=[train1,train2,train3,train4,train5,train6,train7,train8,train9],
          y=[y1,y2,y3,y4,y5,y6,y7,y8,y9], callbacks=callbacks,
          batch_size=100, epochs=1, verbose=1, validation_split=0.1, shuffle=False) #change batch to 10 for best results

Затем я сохранил архитектуру весов +, используя:

model.save('my_model.h5')

Я могу нормально загрузить модель, используя:

new_model_2 = load_model('my_model.h5')

Но когда я пытаюсь предсказать:

new_model_2.fit(x=[train1,train2,train3,train4,train5,train6,train7,train8,train9],
          y=[y1,y2,y3,y4,y5,y6,y7,y8,y9], callbacks=callbacks,
          batch_size=100, epochs=1, verbose=1, validation_split=0.1, shuffle=False)

Я получаю самую странную ошибку:

ValueError: Error when checking model input: the list of Numpy arrays that you are passing to your model is not the size the model expected. Expected to see 8 array(s), but instead got the following list of 9 arrays: [array([[ 6.46234854e-27,  0.00000000e+00, -1.55096365e-24, ...,  

Я говорю, что это самое странное, потому что, когда я печатаю сводку модели, она показывает архитектуру, аналогичную моей модели.
Кроме того, когда я попытался удалить y9 и train9, ошибка изменилась на:

new_model_2.fit(x=[train1,train2,train3,train4,train5,train6,train7,train8],
          y=[y1,y2,y3,y4,y5,y6,y7,y8], callbacks=callbacks,
          batch_size=100, epochs=1, verbose=1, validation_split=0.1, shuffle=False)

ValueError: Error when checking model target: the list of Numpy arrays that you are passing to your model is not the size the model expected. Expected to see 9 array(s), but instead got the following list of 8 arrays: [array([[-3.23117427e-27,  0.00000000e+00, -1.55096365e-24, ...,