Could not build a TypeSpec for KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, 128, 128, 256), dtype=tf.float32, name=None), name='tf.image.resize_1/resize/ResizeBilinear:0', description="created by layer 'tf.image.resize_1'") of unsupported type <class 'keras.engine.keras_tensor.KerasTensor'>.

这个错误通常是因为 Keras 中的某些层返回的是 KerasTensor 对象，而在某些情况下，KerasTensor 对象可能无法被转换为 TensorFlow 中的 Tensor 对象。因此，你需要使用 Keras 的 `backend` 模块来将 KerasTensor 转换为 Tensor 对象。

具体来说，你可以按照以下方式将 KerasTensor 转换为 Tensor 对象：

import keras.backend as K

...

# 假设 x 是一个 KerasTensor 对象
x = K.get_value(x)

这样就可以将 KerasTensor 转换为 Tensor 对象。如果你仍然遇到了类似的错误，可以检查你的代码中是否存在其他问题，或者尝试升级 Keras 版本。

相关问题

WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (None, 100, 1) for input KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, 100, 1), dtype=tf.float32, name='input_1'), name='input_1', description="created by layer 'input_1'"), but it was called on an input with incompatible shape (None, 88, 1). WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (None, 100, 1) for input KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, 100, 1), dtype=tf.float32, name='input_2'), name='input_2', description="created by layer 'input_2'"), but it was called on an input with incompatible shape (None, 137, 1).

这是一个 TensorFlow 的警告信息，提示模型的输入与实际输入的维度不匹配。根据警告信息，模型的输入应该是一个形状为 (None, 100, 1) 的张量，但是实际输入的张量形状不一致，分别是 (None, 88, 1) 和 (None, 137, 1)。这可能是由于模型的输入设置不正确或者实际输入数据的维度不符合要求导致的。如果想要解决这个问题，需要检查模型的输入设置以及实际输入数据的维度是否匹配。

UserWarning: The `lr` argument is deprecated, use `learning_rate` instead. super().__init__(name, **kwargs) WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (None, 100, 1) for input KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, 100, 1), dtype=tf.float32, name='input_1'), name='input_1', description="created by layer 'input_1'"), but it was called on an input with incompatible shape (None, 88, 1). WARNING:tensorflow:Model was constructed with shape (None, 100, 1) for input KerasTensor(type_spec=TensorSpec(shape=(None, 100, 1), dtype=tf.float32, name='input_2'), name='input_2', description="created by layer 'input_2'"), but it was called on an input with incompatible shape (None, 88, 1).

这个警告信息包含两个部分：

第一个部分是与 `lr` 参数相关的警告，与之前的警告信息一样，建议使用更新的 `learning_rate` 参数来代替。

第二个部分是关于模型输入形状不匹配的警告。模型在创建时使用了 `(None, 100, 1)` 的形状作为输入，但是在调用模型时输入的数据形状为 `(None, 88, 1)`，两者不匹配。这个警告提示我们需要检查模型的输入层和调用时传入的数据形状是否一致，如果不一致需要进行相应的调整。

可以尝试调整模型的输入形状，或者在调用模型时传入正确形状的数据。