``` import tensorflow as tf import numpy as np from keras import datasets import cv2 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data() import matplotlib.pyplot as plt class PositionEmbedding(tf.keras.layers.Layer): """位置编码层，为序列添加位置信息""" def __init__(self, max_len, embed_dim): super().__init__() self.max_len = max_len self.embed_dim = embed_dim # 可学习的位置编码矩阵：max_len × embed_dim self.pos_emb = tf.keras.layers.Embedding( input_dim=max_len, output_dim=embed_dim ) def call(self, x): # 生成位置索引序列（0到序列长度-1） positions = tf.range(start=0, limit=tf.shape(x)[1], delta=1) # 将位置编码加到输入特征上 return x + self.pos_emb(positions) # 添加get_config方法 def get_config(self): config = super().get_config() # 获取父类配置 config.update({ "max_len": self.max_len, "embed_dim": self.embed_dim }) return config class TransformerBlock(tf.keras.layers.Layer): """Transformer编码块，包含多头注意力和前馈网络""" def __init__(self, embed_dim, num_heads): super().__init__() self.embed_dim = embed_dim self.num_heads = num_heads # 多头注意力机制（核心组件） self.att = tf.keras.layers.MultiHeadAttention( num_heads=num_heads, key_dim=embed_dim # 每个头的维度 ) # 前馈网络（两全连接层） self.ffn = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(embed_dim*4, activation="relu"), # 扩展维度 tf.keras.layers.Dense(embed_dim) # 恢复维度 ]) # 层归一化组件 self.layernorm1 = tf.keras.layers.LayerNormalization() self.layernorm2 = tf.keras.layers.LayerNormalization() def call(self, inputs): # 自注意力机制（q=k=v=inputs） attn_output = self.att(inputs, inputs) # 残差连接 + 层归一化 out1 = self.layernorm1(inputs + attn_output) # 前馈网络处理 ffn_output = self.ffn(out1) # 再次残差连接 + 层归一化 return self.layernorm2(out1 + ffn_output) # 添加get_config方法 def get_config(self): config = super().get_config() # 获取父类配置 config.update({ "embed_dim": self.embed_dim, "num_heads": self.num_heads, }) return config model = tf.keras.models.load_model('transform_model.keras', custom_objects={ "PositionEmbedding": PositionEmbedding, "TransformerBlock": TransformerBlock } ) # Evaluate the restored model loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) pre = model.predict(test_images) # 对所有测试图片进行预测 print('Restored model, accuracy: {:5.2f}%'.format(100 * acc)) # 输出第一张图片的预测结果 print( pre[1]*100) print( np.argmax(pre[3])) plt.imshow(test_images[3]) plt.show() cv2.waitKey(0)```PS D:\source\test3> & C:/ProgramData/anaconda3/envs/LSTM-TESFLOW/python.exe d:/source/test3/predict.py 2025-03-11 16:01:35.284449: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2025-03-11 16:01:35.291695: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. Traceback (most recent call last): File "d:/source/test3/predict.py", line 75, in <module> model = tf.keras.models.load_model('transform_model.keras', File "C:\ProgramData\anaconda3\envs\LSTM-TESFLOW\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 67, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\ProgramData\anaconda3\envs\LSTM-TESFLOW\lib\site-packages\keras\engine\base_layer.py", line 783, in from_config return cls(**config) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'name'

<think>好的，我现在需要解决用户提供的TensorFlow代码中的错误。首先，用户遇到的错误是加载模型时出现的TypeError，提示__init__()得到了一个未预期的关键字参数'name'。我需要逐步分析可能的原因，并提供解决方案。 首先，用户代码的大致流程是加载MNIST数据集，定义PositionEmbedding和TransformerBlock两个自定义层，然后尝试加载保存的模型transform_model.keras，并在测试集上评估。运行时报错在加载模型时，具体是自定义层的初始化函数收到了意外的'name'参数。 首先，我应该了解Keras在加载自定义层时的机制。当保存模型时，Keras会记录层的配置，包括其参数。加载模型时，会使用这些配置重新实例化层。如果自定义层的__init__方法没有正确处理父类的参数，比如name，可能会导致问题。 观察用户的自定义层PositionEmbedding和TransformerBlock，它们的__init__方法都调用了super().__init__()，但没有显式接收和传递参数。在Keras中，层的基类Layer的__init__方法接受name参数作为层的名称。当从配置恢复层时，Keras会传递name参数，如果自定义层的__init__没有捕获这个参数，就会导致TypeError。 例如，当加载模型时，Keras会使用层的配置（包括name）来实例化层，调用__init__方法。如果自定义层的__init__方法没有接收name参数，而父类Layer的__init__需要处理这个参数，就会出错。正确的做法是在自定义层的__init__方法中，使用**kwargs来接收所有父类可能传递的参数，并通过super().__init__(**kwargs)传递。 用户的自定义层代码中的__init__方法是否处理了这一点？比如PositionEmbedding的__init__： def __init__(self, max_len, embed_dim): super().__init__() self.max_len = max_len self.embed_dim = embed_dim ... 这里，super().__init__()没有传递任何参数。而父类Layer的__init__可能接收name等参数。因此，当加载模型时，Keras会尝试将保存的配置中的name参数传递给自定义层的__init__，但此时自定义层没有接受name参数，导致错误。 因此，正确的做法是修改自定义层的__init__方法，使其接受并传递**kwargs。例如： class PositionEmbedding(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, max_len, embed_dim, **kwargs): super().__init__(**kwargs) self.max_len = max_len self.embed_dim = embed_dim ... 同样地，TransformerBlock也应该修改： class TransformerBlock(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, embed_dim, num_heads, **kwargs): super().__init__(**kwargs) ... 这样，当加载模型时，传递的name参数会被**kwargs捕获，并通过super().__init__(**kwargs)传递给父类，避免参数错误。 此外，用户的自定义层已经实现了get_config方法，正确地将参数保存到配置中，因此这部分没有问题。问题出在__init__的参数处理上。 另一个需要注意的点是，用户可能在保存模型时使用了model.save('transform_model.keras')，而加载时使用load_model，并传入custom_objects。此时，如果自定义层的__init__未正确处理父类的参数，就会导致加载失败。 总结解决方案：修改自定义层的__init__方法，添加**kwargs并传递给父类。这样，加载时传递的name参数会被正确处理，不会引发错误。 此外，用户代码中的其他潜在问题，比如MNIST数据集的预处理是否正确？输入的shape是否符合模型预期？例如，MNIST图像是28x28，而Transformer通常处理序列数据，可能需要将图像展平为序列，并在PositionEmbedding中处理序列长度。但根据用户提供的代码，可能模型在训练时已经处理过这些，因此加载模型时的错误更可能是由上述自定义层参数引起。 另外，用户代码中的错误日志显示时间为2025年，这可能是系统时间设置错误，但不会影响代码逻辑。警告信息关于cudart64_110.dll缺失，说明可能CUDA环境配置有问题，但如果没有GPU，可以忽略，不会导致加载模型失败，只会影响GPU加速。 综上，主要问题在于自定义层的构造函数没有正确处理父类的参数，导致加载模型时出现TypeError。解决方案是修改__init__方法，添加**kwargs并传递给父类。</think>以下是代码问题的逐步分析和解决方案： $\boxed{\text{错误原因分析}}$ 1. **自定义层构造方法不兼容**：加载模型时，Keras会将层的`name`参数自动传入`__init__`方法，而当前自定义层未正确继承父类的参数处理机制 2. **未处理父类关键字参数**：`PositionEmbedding`和`TransformerBlock`的构造函数未使用`**kwargs`传递父类参数 $\boxed{\text{解决方案}}$ 修改自定义层代码，增加`**kwargs`参数传递： ```python class PositionEmbedding(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, max_len, embed_dim, **kwargs): # 增加**kwargs super().__init__(**kwargs) # 传递kwargs给父类 self.max_len = max_len self.embed_dim = embed_dim self.pos_emb = tf.keras.layers.Embedding( input_dim=max_len, output_dim=embed_dim ) # 保持call和get_config方法不变 class TransformerBlock(tf.keras.layers.Layer): def __init__(self, embed_dim, num_heads, **kwargs): # 增加**kwargs super().__init__(**kwargs) # 传递kwargs给父类 self.embed_dim = embed_dim self.num_heads = num_heads self.att = tf.keras.layers.MultiHeadAttention( num_heads=num_heads, key_dim=embed_dim ) # 保持其余代码不变 ``` $\boxed{\text{验证步骤}}$ 1. 重新训练模型并保存 2. 使用修改后的自定义层重新加载模型 3. 应不再出现`TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'name'` $\boxed{\text{潜在问题补充}}$ 1. **输入数据预处理**：原始MNIST数据为(28,28)的uint8数组，需归一化并添加通道维度 ```python train_images = train_images.astype("float32") / 255 test_images = test_images.astype("float32") / 255 train_images = np.expand_dims(train_images, -1) # 添加通道维度 test_images = np.expand_dims(test_images, -1) ``` 2. **模型结构适配**：Transformer需要序列输入，建议在模型开头添加`Flatten`层将图像转为序列 ```python inputs = tf.keras.Input(shape=(28, 28, 1)) x = tf.keras.layers.Flatten()(inputs) # 转换为784长度的序列 x = PositionEmbedding(max_len=784, embed_dim=64)(x) ``` 3. **CUDA警告处理**：若使用GPU，需安装对应版本的CUDA工具包（本例警告提示需要CUDA 11.0相关组件） 修改后代码应能正常加载模型并执行预测。建议检查模型训练时的预处理流程是否与预测代码一致，确保输入数据格式匹配。