問題描述：訓練結束後，保存model爲hdf5和yaml格式的文件
yamlFilename = os.path.join(dir,filename)
yamlModel = model.toyaml()
with open(yamlFilename, "w") as yamlFile:
yamlFile.write(yamlModel)隨後load model
with open(chkptFilename,'r') as f:
model_yaml = f.read()
model = KM.model_from_yaml(model_yaml,customs_objects={"dict":dict})
model.load_weights(weightFilename)但是報錯
問題分析：經過debug分析，原因出在model建立過程中前面lambda層的inbound_node列表中含有後面層，因此從上到下load時，會找不到後面層。重新建立一次model，然後用model.summary() 可以看出其中的原因。
出現這種情況，可能的原因在於，該lambda層在其他py文件中定義，然後import進來，前後多次用到這個lambda層的話，在模型編譯過程中，該lambda層可能只編譯了一次，前後層共用之，導致後面層結點出現在前面層的inbound_node列表中。
解決辦法： 不要在其他py文件中自定義lambda層，直接將其定義在model建立的文件中。或者直接繼承Layer層，在其他py文件中重新自定義該層。