使用keras調用load_model時報錯ValueError: Unknown Layer:LayerName

出現該錯誤是因爲要保存的model中包含了自定義的層（Custom Layer），導致加載模型的時候無法解析該Layer。詳見can not load_model() if my model contains my own Layer

該issue下的解決方法不夠全，綜合了一下後可得完整解決方法如下：
在load_model函數中添加custom_objects參數，該參數接受一個字典，鍵值爲自定義的層：

model = load_model(model_path, custom_objects={'AttLayer': 
AttLayer})  # 假設自定義的層的名字爲AttLayer

添加該語句後，可能會解決問題，也可能出現新的Error：
init() got an unexpected keyword argument ‘name’， 爲解決該Error，可以參照keras-team的寫法，在自定義的層中添加get_config函數，該函數定義形如：

def get_config(self):    
    config = {
        'attention_dim': self.attention_dim    
    }    
    base_config = super(AttLayer, self).get_config()    
    return dict(list(base_config.items()) + list(config.items()))

其中，config屬性中的定義是自定義層中__init__函數的參數，__init__函數如下：

def __init__(self, attention_dim, **kwargs):    
    self.init = initializers.get('normal')    
    self.supports_masking = True    
    self.attention_dim = attention_dim    
    super(AttLayer, self).__init__()

注意：
1、__init__函數中需添加**kwargs參數

2、只需要將__init__函數的參數寫入config屬性中，__init__函數體中的內容不必加進去，get_config函數其他部分也無需改動，否則會報錯