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()`.

这是一个关于 TensorFlow 库的警告信息，意思是在创建 Layer ModuleWrapper 时传递了不可序列化的参数值，因此需要通过重写 `get_config()` 方法来实现序列化。该方法应该返回一个包含层配置信息的字典，并且在层对象被反序列化时使用。

例如，以下是重写 `get_config()` 方法的示例代码：

class MyLayer(tf.keras.layers.Layer):
    def __init__(self, my_arg, **kwargs):
        self.my_arg = my_arg
        super(MyLayer, self).__init__(**kwargs)

    def build(self, input_shape):
        # build layer logic here

    def call(self, inputs):
        # layer logic here

    def get_config(self):
        config = super(MyLayer, self).get_config()
        config.update({'my_arg': self.my_arg})
        return config

在这个例子中，`get_config()` 方法返回一个字典，其中包含 `my_arg` 参数的值。这样，在反序列化层对象时，就可以通过 `from_config()` 方法来重新构建层对象。

希望这个回答能够解决你的问题。