Unable to load weights saved in HDF5 format into a subclassed Model which has not created its variables yet. Call the Model first, then load the weights.

这个问题可能是因为您在加载模型权重之前没有先实例化您的模型，或者您的模型是通过继承`tf.keras.Model`子类创建的。如果是后者，您需要先调用模型的`build()`方法来创建变量和层，然后再加载权重。

以下是一个示例代码，其中包含了实例化模型并加载权重的步骤：

import tensorflow as tf

# 定义一个继承自 tf.keras.Model 的子类
class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(10)

    def call(self, inputs):
        return self.dense(inputs)

# 实例化模型
model = MyModel()

# 创建一些虚拟数据
inputs = tf.ones((1, 5))

# 先调用一次模型，创建变量和层
_ = model(inputs)

# 加载权重
model.load_weights('my_model_weights.h5')

在这个例子中，我们首先定义了一个继承自`tf.keras.Model`的子类`MyModel`，并在其中添加了一个`Dense`层。然后，我们实例化了这个模型，并创建了一些虚拟数据。在加载权重之前，我们首先调用了一次模型，以创建变量和层。最后，我们加载了保存在HDF5格式中的权重。