使用tf.keras.models.save_model()保存多输入TF2.x子类模型时的TypeError

使用tf.keras.models.save_model()保存多输入TF2.x子类模型时的TypeError是由于TF2.x的子类模型在保存时需要额外的配置。在保存模型时，需要使用tf.saved_model.save()函数而不是tf.keras.models.save_model()函数。

tf.saved_model.save()函数可以将模型保存为TensorFlow SavedModel格式，该格式包含了模型的结构、权重和计算图等信息。在保存子类模型时，需要定义一个自定义的保存方法。

下面是一个完善且全面的答案：

TypeError是由于使用tf.keras.models.save_model()保存多输入TF2.x子类模型时的错误类型。在TF2.x中，子类模型的保存需要额外的配置。

为了保存多输入的子类模型，我们需要使用tf.saved_model.save()函数而不是tf.keras.models.save_model()函数。tf.saved_model.save()函数可以将模型保存为TensorFlow SavedModel格式，该格式包含了模型的结构、权重和计算图等信息。

在保存子类模型时，我们需要定义一个自定义的保存方法。首先，我们需要在子类模型中重写tf.keras.Model类的call()方法，以便在加载模型时能够正确地重建模型的计算图。在call()方法中，我们需要将输入和输出封装为一个字典，并返回该字典作为模型的输出。

接下来，我们需要使用tf.function装饰器将call()方法转换为TensorFlow计算图的函数。这样可以提高模型的性能，并且使得模型可以被保存为TensorFlow SavedModel格式。

最后，我们可以使用tf.saved_model.save()函数将模型保存到指定的路径。保存模型时，我们可以指定保存的签名函数，以便在加载模型时能够正确地重建模型的计算图。

下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf

class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.dense1 = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')
        self.dense2 = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')

    def call(self, inputs):
        x1, x2 = inputs
        x1 = self.dense1(x1)
        x2 = self.dense1(x2)
        x = tf.concat([x1, x2], axis=-1)
        return self.dense2(x)

model = MyModel()

# 构建输入
input1 = tf.keras.Input(shape=(32,))
input2 = tf.keras.Input(shape=(32,))
inputs = [input1, input2]

# 调用模型
outputs = model(inputs)

# 创建模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

# 保存模型
tf.saved_model.save(model, 'path/to/save/model')

在这个例子中，我们定义了一个名为MyModel的子类模型，该模型包含了两个输入和一个输出。在call()方法中，我们将两个输入分别传入两个全连接层，并将它们的输出拼接在一起，然后再通过一个全连接层得到最终的输出。

接下来，我们使用tf.keras.Input()函数定义了两个输入，并将它们传入模型中。然后，我们调用模型，得到模型的输出。

最后，我们使用tf.saved_model.save()函数将模型保存到指定的路径。在保存模型时，我们可以指定保存的签名函数，以便在加载模型时能够正确地重建模型的计算图。

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