TypeError:添加的层必须是类层的实例。找到: Tensor("input_2:0"，shape=(?，22)，dtype=float32)

这个错误是由于在神经网络模型中添加层时，添加的层必须是类层的实例，而不是张量。根据错误信息中的提示，可以看到在模型中添加层时，传入的参数是一个张量。

为了解决这个问题，需要确保在模型中添加层时，传入的是类层的实例。类层是指Keras中的各种层，如Dense、Conv2D、LSTM等。这些层都是Keras库中提供的类，可以通过实例化这些类来创建层对象。

以下是一个示例代码，展示了如何使用Keras创建一个简单的神经网络模型，并添加一些常用的层：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加输入层
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_shape=(22,)))

# 添加隐藏层
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))

# 添加输出层
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

在上述代码中，首先导入了Sequential类和Dense类。然后创建了一个Sequential模型对象。接着使用model.add()方法添加了输入层、隐藏层和输出层。其中，Dense类表示全连接层，通过实例化这个类来创建层对象。最后，使用model.compile()方法编译模型。

这是一个简单的神经网络模型示例，你可以根据自己的需求和数据特点进行调整。关于Keras中的各种层和参数的详细信息，你可以参考腾讯云的文档：Keras层文档。

希望这个答案能够帮助你解决问题。如果还有其他疑问，请随时提问。