Невозможно загрузить двунаправленную модель LSTM из файла .keras

Я впервые работаю с tensorflow и keras, и у меня возникли проблемы с сохранением и загрузкой моделей. Я понял, что это конкретно связано с двунаправленным слоем LSTM, но не знаю, что делать дальше.

Вот мой код:

model = Sequential()

model.add(Bidirectional(LSTM(128, activation='tanh'))) ### problem line
model.add(Dropout(0.2))
model.add(BatchNormalization())

model.add(Flatten())
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))


optimizer = Adam(learning_rate=0.001)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])

early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5, restore_best_weights=True)
reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.1, patience=3, verbose=1)

model.fit(X_train_scaled, y_train, batch_size=32, epochs=3, validation_data=(X_test_scaled, y_test), callbacks=[early_stopping, reduce_lr])
model.summary()

model.save('models/sample_model.keras')
model = load_model('models/sample_model.keras')

Загрузка модели приводит к такой ошибке:

ValueError: A total of 1 objects could not be loaded. Example error message for object <LSTMCell name=lstm_cell, built=True>:

Layer 'lstm_cell' expected 3 variables, but received 0 variables during loading. Expected: ['kernel', 'recurrent_kernel', 'bias']

List of objects that could not be loaded:
[<LSTMCell name=lstm_cell, built=True>]

Я попытался добавить input_shape в двунаправленные параметры, но возникла та же ошибка. Я также пытался сохранить файл .h5, а не .keras, но безуспешно. Я просмотрел документацию по keras и подумал, что делаю именно так, как они предлагали, но, должно быть, я где-то напутал.

Я даже комментировал по одной строке, сохранял и загружал модели. Ошибка возникает только тогда, когда я включаю двунаправленный режим в слой LSTM. Наличие слоя LSTM само по себе не вызывало ошибки.

Есть идеи, почему это происходит?

Обновлено: я использую tensorflow 2.16.1 и keras 3.2.0.