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()`.
时间: 2024-01-26 16:02:09 浏览: 16
这个错误是由于Keras模型中某个层的初始化参数无法被序列化导致的。这通常是由于某些非序列化类型的参数传递给了层的构造函数,例如Python的函数或类等。
为了解决这个问题,您需要在层类中实现`get_config()`方法,将该层的参数序列化为字典。下面是一个示例:
```python
from keras.layers import Layer
import tensorflow as tf
class MyLayer(Layer):
def __init__(self, my_param, **kwargs):
super(MyLayer, self).__init__(**kwargs)
self.my_param = my_param
def build(self, input_shape):
# 在这里定义该层的变量
self.my_var = self.add_weight(name='my_var',
shape=(input_shape[-1], 1),
initializer='uniform',
trainable=True)
def call(self, inputs):
# 在这里定义该层的前向计算逻辑
return tf.matmul(inputs, self.my_var) + self.my_param
def get_config(self):
config = super(MyLayer, self).get_config()
config.update({'my_param': self.my_param})
return config
```
在这个示例中,我们定义了一个自定义层`MyLayer`,其中包含一个非序列化参数`my_param`。我们通过实现`get_config()`方法,将该参数序列化为字典。在`get_config()`方法中,我们首先调用父类的`get_config()`方法获取父类的配置字典,然后将自定义参数添加到该字典中并返回。
您可以按照这个示例的方式,实现您自己的自定义层,并在其中实现`get_config()`方法,以解决这个问题。