Python Can'；在Keras中使用Lambda层后不保存模型

我的Keras verison是2.0.8。我添加了以下代码片段：

        units = 32
        hidden_with_time_axis = Lambda(lambda x: K.expand_dims(x,1))(layer)
        W1 = Dense(units)(kb_embedding)
        W2 = Dense(units)(hidden_with_time_axis)
        out = Add()([W1,W2])
        score = Lambda(lambda x: K.tanh(x))(out)
        out2 = Dense(1)(score)
        attention_weights = Lambda(lambda x: K.softmax(x))(out2)
        context = Lambda(lambda x: x * kb_embedding)(attention_weights)
        context_vector = Lambda(lambda x: K.sum(context,axis=1))(context)

        layer = merge([layer,context_vector], mode='concat')
        # Classification layers
        denseSize = self.getParameter("dense", self.styles, 400, parameters, 1)

        if denseSize > 0:
            layer = Dense(denseSize, activation='relu')(layer) #layer = Dense(800, activation='relu')(layer)
        assert self.cmode in ("binary", "multiclass", "multilabel")
        if self.cmode in ("binary", "multilabel"):
            layer = Dense(dimLabels, activation='sigmoid')(layer)
        else:
            layer = Dense(dimLabels, activation='softmax')(layer)
        if self.tag == 'entity-' or self.tag =='edge-':
            feature_embedding = sum([self.embeddings[x].inputLayers for x in embNames], [])
            feature_embedding.append(kb_embedding)
            kerasModel = Model(feature_embedding,layer)

然后出现了错误：

TypeError: can't pickle NotImplementedType objects

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显然，这是因为如果您没有正确使用Lambda layer，Keras模型无法序列化，但我不知道如何修改我的代码使其工作。

在使用tensorflow.Keras.layers.Lambda时，最好使用：

保存权重：模型。保存权重（）

加载权重：模型。加载权重（）

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使用tensorflow.keras.layers.Lambda时，最好使用：

保存权重：模型。保存权重（）

加载权重：模型。加载权重（）

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什么是

kb_嵌入

？最后一行有一个错误：在

lambda

函数中将

context

替换为

x

。是的，谢谢提醒，我已经修复了它，但仍然存在相同的错误。那么

kb\u嵌入是什么？你的代码在我看来并不完整，也就是说，有一部分我们看不到，因此不知道那里发生了什么。
kb_嵌入
是一个Keras
Input
层，带有一个3d形状
kb_嵌入=Input（形状=（11，KBImporter.BIO_W2V_维度），名称='kb'）
什么是
kb_嵌入
？最后一行有一个错误：在
lambda
函数中将
context
替换为
x
。是的，谢谢提醒，我已经修复了它，但仍然存在相同的错误。那么
kb\u嵌入是什么？您的代码在我看来并不完整，即有一部分我们看不到，因此不知道那里发生了什么。
kb_嵌入
是一个带有三维形状的Keras
Input
层
kb_嵌入=Input（形状=（11，KBImporter.BIO_W2V_维度），名称='kb'）