如何使用 DenseVariational 层保存模型？

问题描述

我正在尝试使用 DenseVariational 层构建模型，以便它可以报告认知不确定性。类似于 https://www.tensorflow.org/probability/examples/Probabilistic_Layers_Regression#figure_3_epistemic_uncertainty

模型训练效果很好，现在我想保存模型并将其加载到生产环境中。但是，当我尝试 model.save('path/model.h5') 时，我得到了

Layer DenseVariational has arguments in `__init__` and therefore must override `get_config`.

然后我加了

class CustomVariational(tfp.layers.DenseVariational):
  def get_config(self):
        config = super().get_config().copy()
        config.update({
            'units': self.units,'make_posterior_fn': self._make_posterior_fn,'make_prior_fn': self._make_prior_fn
        })
        return config

但它因新错误而失败

Unable to create link (name already exists)

DenseVariational 层仅用于研究吗？

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

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