Tensorflow 2.0自定义层在有31个输入的情况下崩溃，但在有33个输入的情况下没有问题

TensorFlow 2.0是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。自定义层是TensorFlow中的一个重要概念，它允许用户根据自己的需求定义自己的层。

根据提供的问答内容，当使用TensorFlow 2.0的自定义层时，在有31个输入的情况下出现崩溃，而在有33个输入的情况下没有问题。这可能是由于以下原因之一导致的：

1. 输入维度不匹配：自定义层的输入维度可能与模型的其他部分不匹配，导致在31个输入时出现错误。您可以检查自定义层的输入维度是否正确，并确保与模型的其他部分兼容。
2. 内存限制：在有更多输入的情况下，内存使用可能超过了系统的限制，导致崩溃。您可以尝试减少内存使用，例如通过减少模型的大小或使用更高效的数据结构。
3. Bug或错误：TensorFlow 2.0仍然在不断发展中，可能存在一些Bug或错误，特别是在使用自定义层时。您可以查看TensorFlow的官方文档、GitHub问题跟踪器或相关论坛，以了解是否有类似的问题报告或解决方案。

针对这个问题，我无法直接给出腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，因为这个问题与云计算品牌商无关。然而，如果您在使用TensorFlow时遇到了类似的问题，您可以尝试以下解决方案：

1. 检查输入维度：确保自定义层的输入维度与模型的其他部分匹配。
2. 优化内存使用：尝试减少内存使用，例如通过减少模型的大小或使用更高效的数据结构。
3. 更新TensorFlow版本：确保您使用的是最新版本的TensorFlow，以获得最新的Bug修复和功能改进。
4. 查找解决方案：查阅TensorFlow的官方文档、GitHub问题跟踪器或相关论坛，以了解是否有类似的问题报告或解决方案。

请注意，以上解决方案仅供参考，具体解决方法可能因具体情况而异。建议您根据实际情况进行调试和排查，并根据需要寻求相关技术支持。