在模型中使用自定义图层时，Keras load_model会导致'TypeError: Keyword参数未被理解：‘

在模型中使用自定义图层时，Keras的load_model函数可能会导致'TypeError: Keyword参数未被理解'的错误。这个错误通常是由于在自定义图层中使用了不支持序列化的对象或函数而导致的。

为了解决这个问题，可以采取以下几个步骤：

确保自定义图层中不包含不支持序列化的对象或函数。在Keras中，只有继承自Layer类的自定义图层才能被正确地序列化和反序列化。如果自定义图层中使用了不支持序列化的对象或函数，可以考虑将其替换为Keras内置的可序列化对象或函数。
在自定义图层中实现get_config方法。get_config方法返回一个字典，包含了自定义图层的配置信息。这个配置信息将在保存模型时被使用。确保在get_config方法中只返回可序列化的配置信息。
在自定义图层中实现from_config方法。from_config方法接受一个字典作为参数，返回一个新的自定义图层实例。这个方法将在加载模型时被调用，用于根据配置信息创建自定义图层的实例。

以下是一个示例，展示了如何在自定义图层中实现get_config和from_config方法：

from tensorflow.keras.layers import Layer

class CustomLayer(Layer):
    def __init__(self, units=32):
        super(CustomLayer, self).__init__()
        self.units = units

    def build(self, input_shape):
        self.w = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], self.units),
                                 initializer='random_normal',
                                 trainable=True)

    def call(self, inputs):
        return tf.matmul(inputs, self.w)

    def get_config(self):
        config = super(CustomLayer, self).get_config()
        config.update({'units': self.units})
        return config

    @classmethod
    def from_config(cls, config):
        return cls(**config)

在使用load_model函数加载包含自定义图层的模型时，确保自定义图层的类定义在加载之前已经被导入。这样Keras才能正确地识别和重建自定义图层。

希望这个回答能够帮助到您。如果您需要更多关于Keras或其他云计算相关的问题的帮助，请随时提问。