Python 加载集合keras模型时给出VALUERROR:无效的输入_形状参数（无、224、224、3）：模型有0个张量输入

我的模型是两个不同的keras模型的集合，这些模型连接到同一输入层，组合时有两个输出层。 这两个模型都经过了预训练，我正在尝试创建一个并行架构。 我的架构是： `

`

模型得到编译，我也可以进行预测，但当我保存它并尝试重新加载它时，我得到：

ValueError:无效的输入\u形状参数（无、224、224、3）：模型有0个张量输入。

完整跟踪：

我使用

custom_objects={'Scale'：Scale（）}

keras.models.load\u model中的参数
我的keras版本是2.2.5，tensorflow版本是1.15

编辑：我意识到问题在于我使层无法通过
层进行训练。trainable=False
，如果不这样做，我就能够加载模型而不会出现错误。我仍然想知道为什么会发生这种情况。
如果重命名某个图层，可能会出现问题。停止重命名。
如果重命名某个图层，可能会出现问题。停止重命名。
好吧，你在执行pop时删除了输入层，为什么要这样做？现在没有必要all@MatiasValdenegro，我把它换成了新的，我没有把它去掉，但结果是一样的。做一个可复制的例子，然后同意Matias。。。。。没有理由弹出图层。（我确实认为弹出是一种根本不受支持的东西，特别是在模型开始时）好吧，你在做弹出时删除了输入层，为什么要这样做？现在没有必要all@MatiasValdenegro，我把它换成了新的，我没有把它去掉，但结果是一样的。做一个可复制的例子，然后同意Matias。。。。。没有理由弹出图层。（我确实认为弹出是一种没有得到很好支持的东西，特别是在模型的开头）嗨，对不起，但是你的回答更适合作为评论。如果您认为这正是问题所在，您可以展示一些工作示例，其中重命名输入层导致了错误，而不这样做就解决了问题。这将使这是一个好的或至少是一个正确的答案。嗨，对不起，但你的答案更适合作为一个评论。如果您认为这正是问题所在，您可以展示一些工作示例，其中重命名输入层导致了错误，而不这样做就解决了问题。这将是一个好的或至少是一个正确的答案。
model_input = Input(shape=(224,224,3), name="model_input")
gender_model_copy.layers.pop(0)
color_model_copy.layers.pop(0)
color_model_ens1 = color_model_copy(model_input)
gender_model_ens1 = gender_model_copy(model_input)
model_f = Model(input=[model_input], output=[color_model_ens1,gender_model_ens1])
model_f.save('path')