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：

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。

相关问题

config = super(LSTMModel, self).get_config()这行报错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()`.

这个错误提示是因为在你的LSTMModel中，使用了无法序列化的参数，导致无法将该模型保存成配置文件。为了解决这个问题，你需要在你的LSTMModel中实现get_config()方法，该方法返回一个包含模型配置信息的字典，使得模型能够被序列化。你可以参考以下代码实现get_config()方法：

class LSTMModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_size, units):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_size)
        self.lstm = tf.keras.layers.LSTM(units, return_sequences=True)
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(vocab_size)

    def call(self, inputs):
        x = self.embedding(inputs)
        x = self.lstm(x)
        output = self.dense(x)
        return output

    def get_config(self):
        config = super(LSTMModel, self).get_config()
        config.update({
            'vocab_size': self.vocab_size,
            'embedding_size': self.embedding_size,
            'units': self.units,
        })
        return config

在这个实现中，我们首先调用了父类的get_config()方法获取默认配置信息，然后将我们自定义的模型参数加入到该字典中，最后返回该字典作为模型的配置信息。这样，我们就能够将该模型保存成配置文件了。

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

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。