NotImplementedError: Layer ModuleWrapper was created by passing

这是一个关于 TensorFlow 库的错误信息，意思是在创建 Layer ModuleWrapper 时没有实现必要的方法。这个错误通常是由于没有重写 Layer 类的 `call()` 方法而导致的。

在 TensorFlow 中，Layer 类是神经网络中的基本构建块，它将输入数据转换为输出数据。为了创建一个自定义的层，需要继承 Layer 类并实现 `build()` 和 `call()` 方法，以及可选的 `compute_output_shape()` 和 `get_config()` 方法。

以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf

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

    def build(self, input_shape):
        self.kernel = self.add_weight(name='kernel', 
                                      shape=(input_shape[1], self.output_dim),
                                      initializer='uniform',
                                      trainable=True)
        super(MyLayer, self).build(input_shape)

    def call(self, x):
        return tf.matmul(x, self.kernel)

    def compute_output_shape(self, input_shape):
        return (input_shape[0], self.output_dim)

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

在这个例子中，我们创建了一个自定义的层类 `MyLayer`，并实现了 `build()`、`call()`、`compute_output_shape()` 和 `get_config()` 方法。其中 `build()` 方法用来定义层的权重参数，`call()` 方法用来实现层的前向传播逻辑，`compute_output_shape()` 方法用来计算输出张量的形状，`get_config()` 方法用来返回层的配置信息。

希望这个回答能够解决你的问题。