Keras symbolic inputs/outputs do not implement `__len__`.

回答: 这个错误通常是因为尝试将符号化的Keras输入/输出传递给NumPy调用，而这是不支持的。或者，可能尝试将Keras符号化的输入/输出传递给TF API，但该API没有注册分派，从而阻止Keras自动将API调用转换为函数式模型中的lambda层。\[1\]要解决这个问题，可以使用函数式API建模的形式，例如使用keras.Model(inputs=...)来定义模型。\[2\]另外，如果遇到Keras符号化输入/输出没有实现`__len__`的问题，可能是因为输出节点不在图中。可以尝试使用convert_variables_to_constants函数来指定保存的节点名称，而不是张量的名称。确保输出节点名称正确，并检查是否是由于TensorFlow版本不一致导致的问题。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [TypeError: Cannot convert a symbolic Keras input/output to a numpy array.](https://blog.csdn.net/weixin_43333607/article/details/129401065)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [用 Keras/TensorFlow 2.9 创建深度学习模型的方法总结](https://blog.csdn.net/drin201312/article/details/125098197)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [keras训练的h5模型转换为pb模型](https://blog.csdn.net/dycljj/article/details/118304855)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]