一、报错提示

NotImplementedError: Layer XX has arguments in __init__ and therefore must override get_config.
（XX表示自定义的CLASS）

二、错误原因

使用save方法后，未重新在Class中自定义属性

三、原因

模型保存有两种接口，save和save_weights方法。
区别如下：
save：保存网络模型图结构和参数。
save_weights：仅保存网络模型的参数。

如果使用save方法，自定义的Class里面的声明需要get_config重新配置声明一遍，否则Tensorflow无法保存模型的图结构（至于具体为什么，我就不深究了，毕竟用的人家的接口，只是知道了这个特点）。

如果不想重写，可以用save_weights暂时解决参数的保存的问题，也就不会有上述错误了。但毕竟save()更全面，为了后期的省事，还是推荐使用它（虽然稍占内存）。

四、解决方案

解决save()报错的具体操作如下：
在定义的Class里，增加一个get_config函数用于配置的更新（具体操作如下）。
其中__init__中的声明过的所有属性，需要在get_config函数中update一下。见下图圈中部分。

get_config模板如下，替换掉再跑就好了。

def get_config(self):config = super().get_config().copy()config.update({'属性1': self.属性1,'属性2': self.属性2,'属性3': self.属性3,})return config

再次运行，模型保存成功！

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解决NotImplementedError: Layer XX has arguments in `init` and therefore must override `get_config`

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一、报错提示

二、错误原因

三、原因

四、解决方案

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