Layer ModuleWrapper was created by passing non-serializable argument values in `__init__()`, and therefore the layer must override `get_config()` in order to be serializable. Please implement `get_config()`.报错怎么办
时间: 2024-01-26 07:02:09 浏览: 24
如果你在使用 TensorFlow 时遇到了这个警告信息,可以按照以下步骤解决:
1. 在警告信息中找到 Layer ModuleWrapper 的具体位置,通常会给出该层的名称或者位置信息。
2. 在该层中重写 get_config() 方法,将不可序列化的参数转换成可序列化的形式。具体而言,get_config() 方法应该返回一个字典,键值对表示该层的参数和参数值。
3. 在模型训练之前,可以通过设置 TensorFlow 的日志级别来关闭该警告信息。具体而言,可以使用以下代码关闭警告信息:
```
import logging
logging.getLogger('tensorflow').disabled = True
```
这样可以避免警告信息对模型训练过程的影响,但是并不是最佳的解决方案。最好还是在代码中解决警告信息,以确保模型的正确性和稳定性。
相关问题
Layer ModuleWrapper was created by passing non-serializable argument values in `__init__()`, and therefore the layer must override `get_config()` in order to be serializable. Please implement `get_config()`.
这是一个关于 TensorFlow 库的警告信息,意思是在创建 Layer ModuleWrapper 时传递了不可序列化的参数值,因此需要通过重写 `get_config()` 方法来实现序列化。该方法应该返回一个包含层配置信息的字典,并且在层对象被反序列化时使用。
例如,以下是重写 `get_config()` 方法的示例代码:
```python
class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, my_arg, **kwargs):
self.my_arg = my_arg
super(MyLayer, self).__init__(**kwargs)
def build(self, input_shape):
# build layer logic here
def call(self, inputs):
# layer logic here
def get_config(self):
config = super(MyLayer, self).get_config()
config.update({'my_arg': self.my_arg})
return config
```
在这个例子中,`get_config()` 方法返回一个字典,其中包含 `my_arg` 参数的值。这样,在反序列化层对象时,就可以通过 `from_config()` 方法来重新构建层对象。
希望这个回答能够解决你的问题。
这种保存方式报错Layer ModuleWrapper was created by passing non-serializable argument values in `__init__()`, and therefore the layer must override `get_config()` in order to be serializable. Please implement `get_config()
这个错误通常发生在模型中使用了自定义的层或者自定义的损失函数等情况下。这些自定义的内容在序列化时需要手动实现`get_config()`方法。
比如,如果你的模型中使用了一个自定义的层`MyLayer`,则需要在该层的类中实现`get_config()`方法,示例如下:
```python
class MyLayer(Layer):
def __init__(self, my_arg, **kwargs):
super(MyLayer, self).__init__(**kwargs)
self.my_arg = my_arg
def build(self, input_shape):
# build your layer here
def call(self, inputs):
# define your layer's logic here
def get_config(self):
config = super(MyLayer, self).get_config()
config.update({'my_arg': self.my_arg})
return config
```
在上面的代码中,`get_config()`方法返回了一个包含自定义层参数的字典,以便模型序列化时可以正确保存这些参数。
如果你的模型中还包含其他自定义内容,也需要类似地实现它们的`get_config()`方法。
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