Domains = data(Domain) model=Sequential() model.load_weights('Mymodel.h5') predictions = model.predict(Domains) return predictions报错Unable to load weights saved in HDF5 format into a subclassed Model which has not created its variables yet. Call the Model first, then load the weights.怎么改

这个错误是由于你的自定义模型类在加载权重之前没有创建变量。你需要在加载权重之前先调用模型以创建变量。你可以按照以下步骤进行修改：

1. 将自定义模型类继承`tf.keras.Model`类，并实现`__init__`和`call`方法。

2. 在`__init__`方法中初始化所有需要的层。

3. 在`call`方法中定义模型的前向传递过程。

4. 加载权重之前使用模型至少进行一次前向传递，以便创建变量。

5. 加载权重。

下面是一个修改后的代码示例：

class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')
        self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')

    def call(self, inputs):
        x = self.dense1(inputs)
        return self.dense2(x)

def load_model_weights():
    Domains = data(Domain)
    model = MyModel()
    model(Domains[:1]) # 调用模型以创建变量
    model.load_weights('Mymodel.h5')
    predictions = model.predict(Domains)
    return predictions

注意，这里只是一个示例，你需要根据自己的模型结构进行相应的修改。