我正在尝试在keras中做非常简单的事情而没有成功。我有一个大小为X的输入(?, 1452, 1)。我要做的就是将此输入拆分为1450和2的矢量，并在网络中分别处理它们。我尝试过：
X1 = X[:, 1450:1452, :]
X2 = X[:, 0:1450, :]
，然后做我想做的。它可以很好地编译，直到到达创建模型的行。我收到一条错误消息，说我的Tensor对象没有任何名为_keras_history的属性。因此，我猜测keras将X1和X2转换为常规张量。因此，我尝试通过以下方式使用Lambda layers：
X1 = Lambda(lambda x: X[:, 0:1450, :], output_shape=(1450, 1))(X)
使用此功能后，网络编译和训练完全正确，唯一的问题是将模型保存到json/yaml。 copy.deepcopy部分出现了一个错误：
TypeError：无法腌制_thread.lock对象。在线研究之后
我发现出于某种原因将Lambda layers保存到json存在问题。
问题：您知道有什么方法可以以正常方式拆分输入内容，以便以后保存模型吗？谢谢！