def build_model(max_features, maxlen): """Build LSTM model""" model = Sequential() model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) # model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop') return model这个模型重写 get_config()

好的，以下是重新实现的模型代码，其中包括了重写 `get_config()` 方法：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dropout, Dense, Activation

class LSTMModel(Sequential):
    def __init__(self, max_features, maxlen, **kwargs):
        super(LSTMModel, self).__init__(**kwargs)
        self.max_features = max_features
        self.maxlen = maxlen

        self.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen))
        self.add(LSTM(128))
        self.add(Dropout(0.5))
        self.add(Dense(1))
        self.add(Activation('sigmoid'))

        self.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop')

    def get_config(self):
        config = super(LSTMModel, self).get_config()
        config.update({'max_features': self.max_features,
                       'maxlen': self.maxlen})
        return config

在这个例子中，我们继承了 `Sequential` 类，并实现了 `__init__()` 方法和 `get_config()` 方法。在 `__init__()` 方法中，我们按照原始模型的结构构建了模型，并编译了模型。在 `get_config()` 方法中，我们返回了一个字典，其中包含了模型的配置信息。

需要注意的是，因为 `Sequential` 类已经实现了 `get_config()` 方法，所以我们可以直接调用父类的 `get_config()` 方法，并将自定义的配置信息添加到返回的字典中。

希望这个回答能够解决你的问题。