如何修复L1Dist.call()方法签名与Layer基类不匹配的问题？

问题原因：TensorFlow的Layer基类中，call方法的标准签名为call(self, inputs, *args, training=None, mask=None)，你的自定义L1Dist.call()直接定义了两个位置参数，与基类签名不兼容，导致报错。

修复方案有两种，推荐第一种符合Keras API规范的写法：

方案一：将多输入合并为元组/列表传入 #

修改call方法接受单个inputs参数，再拆分为所需的两个输入，同时修正__init__方法传递父类初始化参数：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Layer

class L1Dist(Layer):
    def __init__(self, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)  # 传递kwargs给父类初始化

    def call(self, inputs, **kwargs):
        input_embedding, validation_img = inputs
        return tf.math.abs(input_embedding - validation_img)

使用时需将两个输入打包为列表传入：

l1_layer = L1Dist()
output = l1_layer([input_embedding_tensor, validation_img_tensor])

方案二：兼容基类签名的多参数写法 #

如果希望保留两个位置参数，需添加可变参数以匹配基类签名：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Layer

class L1Dist(Layer):
    def __init__(self, **kwargs):
        super().__init__(**kwargs)

    def call(self, input_embedding, validation_img, *args, **kwargs):
        return tf.math.abs(input_embedding - validation_img)

这种写法可以直接传入两个参数，但不符合Keras Layer的常规输入模式，不推荐在复杂模型中使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Prateek