ValueError:使用非符号张量的输入调用了Layer activation_1

这个错误是由于在使用非符号张量的输入调用了激活层（activation layer）而引起的。在深度学习中，激活层通常用于引入非线性性质，以增加模型的表达能力。然而，激活层只能应用于符号张量，而不能应用于非符号张量。

符号张量是指在计算图中定义的张量，它们可以被用于自动微分和梯度计算。而非符号张量是指在计算图之外定义的张量，它们通常是由外部数据或其他操作生成的。

要解决这个错误，可以检查代码中是否在激活层之前使用了非符号张量作为输入。如果是这样，可以尝试将输入转换为符号张量，或者在激活层之前进行必要的数据处理和转换。

以下是一些可能导致这个错误的常见情况和解决方法：

1. 输入数据类型错误：确保输入数据的类型与模型期望的类型匹配。如果输入数据是非符号张量，可以尝试将其转换为符号张量，例如使用tf.convert_to_tensor函数。
2. 数据预处理问题：如果输入数据需要进行预处理或转换，确保在将其传递给激活层之前进行了正确的处理。例如，对于图像数据，可能需要进行归一化或调整大小等操作。
3. 模型结构问题：检查模型的结构，确保在激活层之前使用的是符号张量。如果模型中存在非符号张量的操作，可以尝试使用符号张量的等效操作替换它们。

总之，要解决这个错误，需要仔细检查代码中的输入数据类型和处理过程，并确保在激活层之前使用的是符号张量。如果仍然无法解决问题，可以提供更多的代码和上下文信息，以便更详细地分析和解决该错误。