ValueError:泛函的输入张量必须来自`tf.keras.Input`

是一个错误提示，表明在使用TensorFlow的Keras模块时，泛函（Functional）模型的输入张量必须来自tf.keras.Input函数。

在TensorFlow中，Keras是一个高级神经网络API，提供了方便易用的接口来构建和训练深度学习模型。Keras的泛函模型允许用户通过将层（Layers）连接在一起来构建复杂的模型。

当出现上述错误时，可能是因为在泛函模型中使用了其他类型的张量作为输入，而不是使用tf.keras.Input函数创建的张量。为了解决这个问题，可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保导入了正确的库和模块：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

1. 使用tf.keras.Input函数创建输入张量，并将其作为层的输入：

input_tensor = tf.keras.Input(shape=(input_shape,))

其中，input_shape是输入张量的形状。

1. 将输入张量传递给后续的层，构建模型：

x = SomeLayer()(input_tensor)

其中，SomeLayer是一个具体的层，可以是卷积层、全连接层等。

1. 最后，使用tf.keras.Model将输入张量和输出张量封装成一个模型：

model = tf.keras.Model(inputs=input_tensor, outputs=output_tensor)

其中，output_tensor是模型的输出张量。

这样，就可以避免出现"ValueError:泛函的输入张量必须来自tf.keras.Input"的错误。

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