你遇到的错误信息表明，你定义的一个自定义层（或在模型中使用的某一层）没有正确地实现get_config()方法。当层的init方法接受除了从基类Layer继承之外的额外参数时，这是必须的。
在Keras中，get_config()方法应该返回一个字典，包含层的配置信息，这包括构造函数中的所有参数。这对于模型的序列化和反序列化是必要的，确保在加载保存的模型时可以按照原始参数重新创建该层。
根据提供的示例，这里是如何解决这个问题的方法：
from tensorflow import keras
import textwrap
class CustomLayer(keras.layers.Layer):
def __init__(self, arg1, arg2):
# Always call the parent constructor first.
super(CustomLayer, self).__init__()
# Save the arguments as attributes of the layer.
self.arg1 = arg1
self.arg2 = arg2
def build(self, input_shape):
# Create any weights here if needed.
pass
def call(self, inputs):
# Implement the forward pass here.
pass
def get_config(self):
# Get the base configuration.
base_config = super(CustomLayer, self).get_config()
# Update it with the custom configuration.
config = {
"arg1": self.arg1,
"arg2": self.arg2,
}
# Merge the base config with the custom config.
return dict(list(base_config.items()) + list(config.items()))
在保存模型时，Keras会尝试通过调用它们的get_config()方法来序列化所有的层。如果一个层没有正确提供这个方法，那么由于层的配置信息将会丢失，模型就无法被保存。
请确保将自定义层、参数1和参数2替换为你代码中实际使用的名字。同时，确认你的任何其他自定义层都遵循了同样的指导原则以支持正确的序列化功能。
请注意，build和call方法是Keras层的基本组成部分，用于构建层的权重和执行前向传播计算，你需要根据实际情况填写具体实现。