NotImplementedError:`__init__`中带有参数的图层必须覆盖`get_config` - python

我正在尝试使用model.save()保存我的TensorFlow模型，但是-我遇到此错误。

此处提供了模型摘要：
Model Summary

变压器模型的代码：

def transformer(vocab_size, num_layers, units, d_model, num_heads, dropout, name="transformer"):
    inputs = tf.keras.Input(shape=(None,), name="inputs")
    dec_inputs = tf.keras.Input(shape=(None,), name="dec_inputs")

    enc_padding_mask = tf.keras.layers.Lambda(
        create_padding_mask, output_shape=(1, 1, None),
        name='enc_padding_mask')(inputs)
    # mask the future tokens for decoder inputs at the 1st attention block
    look_ahead_mask = tf.keras.layers.Lambda(
        create_look_ahead_mask,
        output_shape=(1, None, None),
        name='look_ahead_mask')(dec_inputs)
    # mask the encoder outputs for the 2nd attention block
    dec_padding_mask = tf.keras.layers.Lambda(
        create_padding_mask, output_shape=(1, 1, None),
        name='dec_padding_mask')(inputs)

    enc_outputs = encoder(
        vocab_size=vocab_size,
        num_layers=num_layers,
        units=units,
        d_model=d_model,
        num_heads=num_heads,
        dropout=dropout,
    )(inputs=[inputs, enc_padding_mask])

    dec_outputs = decoder(
        vocab_size=vocab_size,
        num_layers=num_layers,
        units=units,
        d_model=d_model,
        num_heads=num_heads,
        dropout=dropout,
    )(inputs=[dec_inputs, enc_outputs, look_ahead_mask, dec_padding_mask])

    outputs = tf.keras.layers.Dense(units=vocab_size, name="outputs")(dec_outputs)

    return tf.keras.Model(inputs=[inputs, dec_inputs], outputs=outputs, name=name)

我不明白为什么会出现此错误，因为模型训练得很好。
任何帮助，将不胜感激。

我的保存代码供参考：

print("Saving the model.")
saveloc = "C:/tmp/solar.h5"
model.save(saveloc)
print("Model saved to: " + saveloc + " succesfully.")

参考方案

这不是一个错误，这是一个功能。

此错误使您知道TF无法保存模型，因为它无法加载模型。
具体来说，它将无法重新实例化自定义的Layer类：encoder和decoder。

要解决此问题，只需根据您添加的新参数覆盖其get_config方法。

层配置是包含层配置的Python字典（可序列化）。稍后可以从此配置中重新实例化同一层（没有经过训练的权重）。

例如，如果您的encoder类看起来像这样：

class encoder(tf.keras.layers.Layer):

    def __init__(
        self,
        vocab_size, num_layers, units, d_model, num_heads, dropout,
        **kwargs,
    ):
        super().__init__(**kwargs)
        self.vocab_size = vocab_size
        self.num_layers = num_layers
        self.units = units
        self.d_model = d_model
        self.num_heads = num_heads
        self.dropout = dropout

    # Other methods etc.

那么您只需要重写此方法：

    def get_config(self):

        config = super().get_config().copy()
        config.update({
            'vocab_size': self.vocab_size,
            'num_layers': self.num_layers,
            'units': self.units,
            'd_model': self.d_model,
            'num_heads': self.num_heads,
            'dropout': self.dropout,
        })
        return config

当TF看到这两个类时，您将能够保存模型。

因为现在加载模型时，TF将能够从config重新实例化同一层。

Layer.from_config的source code可以更好地了解其工作原理：

@classmethod
def from_config(cls, config):
  return cls(**config)

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