Tensorflow Keras图层关键字不理解

尽管论坛上有几次讲座，我还是无法解决我的问题。为什么我的代码返回：

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TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-56-bd4a70a33726> in <module>()
----> 1 dd_model = tf.keras.models.load_model("/content/drive/MyDrive/Colab/project/liver/firts_model.h5")

16 frames
/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/keras/utils/generic_utils.py in validate_kwargs(kwargs, allowed_kwargs, error_message)
    806   for kwarg in kwargs:
    807     if kwarg not in allowed_kwargs:
--> 808       raise TypeError(error_message, kwarg)
    809 
    810 

TypeError: ('Keyword argument not understood:', 'output_shape')

---

属性“out\u shape”似乎不正确，而其他属性（过滤器、步幅）则很好。

问题在于

\uuuuuu init\uuuuuu

中，如果在

get\u config

中使用变量名，则必须在

\uuu init\uuuuuu

中为该参数使用完全相同的名称：

class Deconvolution3D(Layer):
  def __init__(self, filters, kernel_size, strides, output_shape):
    super().__init__()
    self.filters = filters
    self.strides = strides
    self.kernel_size = kernel_size
    self.output_shape_ = output_shape

---

这是因为您在

get\u config

中创建并返回的字典稍后将被反序列化，并且键将作为关键字参数传递，这意味着字典中的键必须与构造函数的

\uuu init\uuu

函数参数名称匹配。

您在谈论什么论坛？感谢您的帮助，但始终存在相同的问题：@rj17您需要澄清什么是“相同的问题”@rj17您可能需要重新培训您的模型，因为您的旧模型中包含以前的类定义。我如何在GColab上（重新培训）我的旧模型？我曾尝试重新启动环境和内核，但始终使用同一句话“TypeError:（'Keyword argument not Understanding:'，'output_shape'）”

class Deconvolution3D(Layer):
  def __init__(self, filters, kernel_size, strides, output_shape):
    super().__init__()
    self.filters = filters
    self.strides = strides
    self.kernel_size = kernel_size
    self.output_shape_ = output_shape