使用tensorlow保存keras模型时出现"TypeError: unsupported“

该错误是由于TensorFlow版本不兼容导致的。在TensorFlow 2.0及更高版本中，Keras已经成为TensorFlow的一部分，因此在保存Keras模型时，应使用TensorFlow的保存方法而不是Keras的保存方法。

解决此问题的方法是使用TensorFlow的保存方法tf.saved_model.save()来保存Keras模型。以下是解决方案的步骤：

1. 导入所需的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

1. 构建和训练Keras模型：

model = keras.Sequential([...])  # 构建模型
model.compile([...])  # 编译模型
model.fit([...])  # 训练模型

1. 使用tf.saved_model.save()保存模型：

tf.saved_model.save(model, '模型保存路径')

在上述代码中，将模型保存到指定的路径中。

1. 加载保存的模型：

loaded_model = tf.saved_model.load('模型保存路径')

通过上述代码，可以加载之前保存的模型。

总结：

• 错误原因：使用了TensorFlow 2.0及更高版本，但使用了Keras的保存方法。
• 解决方法：使用TensorFlow的保存方法tf.saved_model.save()来保存Keras模型。
• 相关链接：TensorFlow SavedModel