Tensorflow2保存模型问题

Question

我现在正在其上实现Res50主干弧面度量标准，并且在保存模型文件时遇到了麻烦。

显示的错误是

在 init 中带有参数的层必须覆盖get_config。

完整的错误消息如下。 enter image description here

这可能需要覆盖模型的配置，而我对此不太确定。

我从存储库https://github.com/4uiiurz1/keras-arcface中引用了vgg_arcface函数 使Res50_arcface函数及其下面的结果。

# Resnet Backbone
def ResNet50_arcface(args):
    y = Input(shape=(200,))
    x = inputs = Input([224, 224, 3], name='input_image')
    x = ResNet50(input_shape=x.shape[1:], include_top=False, weights='imagenet')(x)

    # BN + Dropout + FC + BN ( as paper mentioned )
    x = BatchNormalization()(x)
    x = Dropout(rate=0.5)(x)
    x = Flatten()(x)
    x = Dense(args.num_features, kernel_regularizer=regularizers.l2(5e-4))(x)
    x = BatchNormalization()(x)

    output = ArcFace(200, regularizer=regularizers.l2(weight_decay))([x, y])

    return Model([inputs, y], output)

有人可以给我建议吗？

谢谢