Вывод преобразованной модели CoreML, отличной от Keras

Я тренирую предиктор следующего символа/слова LSTM в Keras и хочу включить его в проект iOS. Когда я конвертирую его в CoreML, выходная форма и значения не соответствуют моей исходной модели Keras.

Подводя итог моего вопроса:

• Почему моя преобразованная модель имеет форму вывода, отличную от исходной модели, и как я могу убедиться, что они совпадают?
• Почему я получаю разные значения прогноза из преобразованной модели?

Модель, которую я тренирую, имеет следующую компоновку:

model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(SEQUENCE_LENGTH, len(chars))))
model.add(Dense(len(chars), activation = 'softmax'))
model.add(Activation('softmax'))

Где последовательность — это список символов длиной 40 (sequence_length), а chars — список возможных символов. В данном случае 31. Итак, выходная форма модели (None,31)

Если я попытаюсь преобразовать модель, используя

coreml_model = coremltools.converters.keras.convert(
               'keras_model.h5', 
               input_names=['sentence'], 
               output_names=['chars'], 
               class_labels = chars)

Я получаю следующую ошибку:

NSLocalizedDescription = "The size of the output layer 'characters' in the neural network does not match the number of classes in the classifier.";

Я думаю, это имеет смысл, так как выходная форма не имеет размерности.

Если я не укажу аргумент class_labels, он прекрасно преобразует модель. Однако при запуске result = coreml_model.predict() я теперь получаю выходную матрицу (40,31) вместо одного списка вероятностей из 31 символа.

Ни одна из записей в результатах не соответствует значениям из модели Keras. Только первая запись имеет уникальные значения для каждого символа - все последующие записи имеют точно такие же значения.

Выходной слой модели CoreML имеет следующие метаданные:

output {
  name: "characters"
  shortDescription: "Next predicted character"
  type {
    multiArrayType {
      shape: 31
      dataType: DOUBLE
    }
  }
}

Большое спасибо за помощь!