Python 当模型具有注意层时，无法从model.get_config（）加载keras中的模型

我正在从某个函数创建的配置dict加载keras中的模型。我已经用很多其他模型尝试过这个方案，没有问题，但这是第一个，因为我使用的是

tensorflow.keras.layers.Attention

，当从配置读取时，我得到一个未知的层异常

我知道有一个API可以使用JSON/YAML序列化和加载自定义层，但这是一个keras层，我做错了什么吗

顺便说一下，这是使用Tensorflow 1.14.0

从tensorflow.keras导入图层、模型和UTIL
定义我的型号（最大长度、声音大小、嵌入尺寸）：
顺序=层。输入（形状=（最大长度），名称=（顺序）
feature=layers.Input（shape=（1，），name='另一个特征'）
x=层。嵌入（输入尺寸=声音尺寸，
输出尺寸=嵌入尺寸，
输入长度=最大长度（顺序）
out，sh，sc=layers.LSTM（64，返回状态=True）（x）
att=layers.Attention（）（[out，sh]）
x=层。连接（[att，feature]）
模型=模型。模型（输入=[序列，特征]，输出=[x]）
model.summary（）
返回模型。get_config（）
标题最大长度=50
vocab_尺寸=35000
嵌入_dims=30
config=my_模型(
标题(马克斯)(len)，
人声大小，
嵌入模糊
)
model=models.model.from_config（config）#未知层：注意
utils.plot_模型(
模型
show_shapes=True，
显示图层名称=真，
到_file='model.png'
)

Tensorflow 1.14似乎存在问题，但它在1.15中没有任何问题。如果您能够升级，那么这可能是最简单的解决方案

我无法复制你的问题。代码不会按原样运行-我从对象中的

中得到一个语法错误（

中的

是一个保留关键字），并且对
我的模型
的调用中有一个输入错误/额外参数。当我纠正这些错误时，代码运行时没有任何错误ValueError@BrendanA. 我编辑了代码片段，并确保在运行itI时出错。我意识到，在我之前进行测试时，我运行的是1.15。刚刚确认1.14对我来说失败了，但1.15没有给出错误。事实上1.14失败了，你能给出你的评论作为答案来标记这个问题已解决吗？刚刚发布。当然，这并不能真正解释为什么会有问题-1.14版本中有关于
tf.keras.layers.Attention
的文档，其中包括与您非常相似的示例。