Python 层未生成错误，即使在tensorflow 2.0.0中的model.build（）之后

参考文件一如下： 我真的很想运行模型；给它一些输入；从模型内部获取一些层输出

model = tf.keras.models.load_model('emb_movielens100k_all_cols_dec122019')
input_shape = (None, 10)
model.build(input_shape)

到目前为止一切都很好；没有错误，没有警告

model.summary()

ValueError: You tried to call `count_params` on IL, but the layer isn't built. You can build it manually via: `IL.build(batch_input_shape)`

如何修复

以下代码无法修复此问题：

IL.build(input_shape) # no

model.layer-0.build(input_shape)  # no

这似乎是可行的：但距离我运行模型和获取一些层输出的目标还有很长的路要走。TF2.0.0中不是有一个简单的方法吗

layer1 = model.get_layer(index=1)

这会引发一个错误：

model = tf.saved_model.load('emb_movielens100k_all_cols_dec122019')
input_shape = (None, 10)
model.build(input_shape) #AttributeError: '_UserObject' object has no attribute 'build'

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修复方法是使用save_model（），而不是model.save（）。在保存过程中还需要使用save_format=“h5”，而不是默认格式。像这样：

tf.keras.models.save_model(model, "h5_emb.hp5", save_format="h5")

model = tf.keras.models.load_model('h5_emb.hp5') 

还需要使用model_load（），而不是saved_model.load（），从磁盘加载到内存。像这样：

tf.keras.models.save_model(model, "h5_emb.hp5", save_format="h5")

model = tf.keras.models.load_model('h5_emb.hp5') 

另一种保存和加载的教程和文档方法返回了一个模型，该模型不适用于预测或摘要

这是tensorflow 2.0.0版

希望这能帮助别人