3d ValueError:（'；无法识别的关键字参数：'；，dict#u键（['；input#u shape'；]）加载模型时

在此处输入代码

我正在使用google colab在哪里使用免费gpu，需要tensorflow 2.0。输入层包含4个元组通道，即多个3d图像。我调用了一个函数：

    input_shape= input_shape=(4,96,96,96)
    model = build_model(input_shape=input_shape, output_channels=3)


   def build_model(input_shape=(4, 96,96,96), output_channels=3, weight_L2=0.1, weight_KL=0.1):
    ## Input Layer
   inp = tf.keras.Input(shape=[4,96,96,96],name='inp')
    ## The Initial Block
   x =  tf.keras.layers.Conv3D(
   filters=32,
   kernel_size=(3, 3, 3),
   strides=1,
   padding='same',
   data_format='channels_first',
   name='Input_x1')(inp)

   ## Dropout (0.2)
   x =  tf.keras.layers.Dropout(0.2)(x)

   ## Green Block x1 (output filters = 32)
   x1 = tf.green_block(x, tf.constant(32), name='x1')
   x =  tf.keras.layers.Conv3D(
   filters=32,
   kernel_size=(3, 3, 3),
   strides=2,
   padding='same',
   data_format='channels_first',
   name='Enc_DownSample_32')(x1)

我得到了以下错误： ValueError回溯（最近一次调用上次）

在（）

--->89模型=构建模型（输入形状=输入形状，输出通道=3） 90 91型号拟合（数据、标签、批次尺寸=1、历代=100）

1帧

/输入中的usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/keras/engine/input\u layer.py（形状、批次大小、名称、数据类型、稀疏、张量、不规则、**kwargs）

-->287 raise VALUERROR（'无法识别的关键字参数：'，kwargs.keys（）） 288 289如果形状为无且张量为无：

ValueError:（“无法识别的关键字参数：”，dict_键（['input_shape']））

286   if kwargs: