Как можно исправить ошибку, связанную с искусственным интеллектом в библиотеке TensorFlow?

1. Исправление ошибки в библиотеке TensorFlow:
- Первым шагом следует убедиться, что версии TensorFlow и всех используемых зависимостей в вашем проекте совместимы между собой.
- Далее необходимо просмотреть документацию TensorFlow и исследовать сообщение об ошибке, чтобы понять причину возникновения проблемы.
- Можно попробовать обновить TensorFlow до последней версии или переустановить библиотеку, используя рекомендуемую версию.
- Также стоит проверить правильность и корректность написания кода, возможно, ошибка связана с его неправильной реализацией.

2. Улучшение кода для генерации текста с использованием другой модели "my_model.h5":
- Загрузите сохраненную модель из файла "my_model.h5" с помощью метода `load_model` библиотеки Keras.
- Используйте эту модель вместо предыдущей модели в своем коде для генерации текста.
- Проанализируйте структуру новой модели и, если необходимо, приспособьте код для работы с новой моделью.
- По мере необходимости, проведите дополнительное обучение новой модели на вашем датасете текста, чтобы улучшить ее производительность и результаты.

Ты код-то сам писал вообще? Потому что какую-то абсолютно несвязную фигню творишь, как будто чатгпт что-то нагенерил. 
 
 При обучении у тебя на входе модели свёрточный слой Conv2D. Такой слой по определению принимает на вход изображение. Ты задаёшь размер этого изображения как 28х28, что напоминает о популярной базе картинок цифр для обучения простых сетей MNIST. А дальше идёт вроде как простой классификатор на 10 классов, что тоже соответствует MNIST. Как будто из примера код взят. 
 
 А при тестировании ты делаешь embedding текста и подаёшь на вход какие-то обрывки полученных токенов. 
 Всё равно что пытаться присобачить половину ручной мясорубки к дизельному компрессору, потому что "ну оно же и там и там крутится!" Это вообще не может заработать в принципе.