如何在Call()方法中保存带有位置参数的keras子类模型？

在Keras中，可以通过重写call()方法来定义自定义的子类模型。如果要在call()方法中保存带有位置参数的Keras子类模型，可以使用tf.function装饰器将call()方法转换为TensorFlow图函数，并使用get_concrete_function()方法获取具体函数。

以下是一个示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

class MyModel(keras.Model):
    def __init__(self, num_classes):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.num_classes = num_classes
        self.dense = keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')

    def call(self, inputs, training=False, mask=None):
        x, y = inputs  # 位置参数
        # 模型的前向传播逻辑
        x = self.dense(x)
        return x + y

# 创建模型实例
model = MyModel(num_classes=10)

# 构造输入数据
x = tf.ones((1, 10))
y = tf.ones((1, 10))

# 调用模型
output = model.call((x, y))

# 保存模型
concrete_func = model.call.get_concrete_function((x, y))
tf.saved_model.save(model, 'saved_model', signatures=concrete_func)

在上述代码中，MyModel是一个自定义的Keras子类模型，其中call()方法接受位置参数x和y。在call()方法中，我们首先执行模型的前向传播逻辑，然后将结果与y相加并返回。

要保存带有位置参数的Keras子类模型，我们首先使用get_concrete_function()方法获取具体函数，然后使用tf.saved_model.save()保存模型。在保存模型时，我们将具体函数作为签名传递给signatures参数。

这样，我们就可以在call()方法中保存带有位置参数的Keras子类模型了。

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