TypeError:添加的层必须是类层的实例。找到: Tensor("input_1:0"，shape=(None，64，64，3)，dtype=float32) -Python

这个错误是由于在神经网络模型中添加层时，添加的层必须是类层的实例，而不是张量。根据错误信息，可以看到在模型中添加层时，传入的参数是一个张量，而不是一个层的实例。

要解决这个错误，需要确保在模型中添加层时，传入的是层的实例。可以使用Keras或其他深度学习框架提供的层类来创建层的实例，然后将其作为参数传递给模型的添加层方法。

以下是一个示例代码，展示了如何使用Keras创建一个简单的卷积神经网络模型，并添加层的实例：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

# 创建一个Sequential模型
model = Sequential()

# 添加卷积层
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))

# 添加池化层
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

# 添加扁平化层
model.add(Flatten())

# 添加全连接层
model.add(Dense(64, activation='relu'))

# 添加输出层
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

在上述代码中，我们使用了Keras提供的Conv2D、MaxPooling2D、Flatten和Dense等层类来创建层的实例，并将其添加到Sequential模型中。这样就可以避免出现"TypeError:添加的层必须是类层的实例"的错误。

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