但上面这代码报错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.怎么改

这个错误提示是因为模型是通过继承 `Model` 类来创建的，而不是使用 `Sequential` 模型。因此，不能直接使用 `model.load_weights()` 方法来加载权重。可以使用 `tf.keras.models.load_model()` 函数来加载整个模型及其权重，代码如下：

import tensorflow as tf
import pickle

def data(Domain):
    valid_chars = pickle.load(open('dictionary.plk','rb'))
    Domain = [[valid_chars[y] for y in x] for x in Domain]
    Domain = sequence.pad_sequences(Domain, maxlen=65)
    return Domain

def run(Domain):
    Domains = data(Domain)
    model = tf.keras.models.load_model('Mymodel.h5')
    predictions = model.predict(Domains)
    return predictions

if __name__ == "__main__":
    print(run(['baidu.com'])) # Run with 1 to make it fast

在这个版本的代码中，我们使用 `tf.keras.models.load_model()` 函数来加载整个模型及其权重，然后使用加载的模型进行预测。