TensorFlow 2.15.0中model.fit报错：无法序列化Ellipsis求助

问题重现 #

执行model.fit时触发错误：

TypeError: Cannot serialize object Ellipsis of type <class 'ellipsis'>.
To be serializable, a class must implement the 'get_config()' method.

环境：TensorFlow 2.15.0，基于Kaggle猫狗分类数据集，使用预训练VGG16做特征提取+数据增强。

问题原因 #

你直接将keras.applications.vgg16.preprocess_input作为普通函数调用嵌入模型流程中，这个函数不是Keras Layer的子类。当ModelCheckpoint回调尝试序列化模型时，无法识别这个普通函数节点，进而抛出序列化错误。

解决方案 #

把preprocess_input包装成Keras的Lambda层，让它成为模型的可序列化组件。

修改核心代码片段 #

将原代码中：

x = keras.applications.vgg16.preprocess_input(x)

替换为：

x = keras.layers.Lambda(keras.applications.vgg16.preprocess_input)(x)

完整修改后的模型构建代码 #

inputs = keras.Input(shape=(180, 180, 3))
x = data_augmentation(inputs)
# 用Lambda层包裹预处理函数，使其可序列化
x = keras.layers.Lambda(keras.applications.vgg16.preprocess_input)(x)
x = conv_base(x)
x = keras.layers.Flatten()(x)
x = keras.layers.Dense(256)(x)
x = keras.layers.Dropout(0.5)(x)
outputs = keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")(x)

model = keras.Model(inputs, outputs)

验证效果 #

修改后重新运行model.fit，ModelCheckpoint将能正常序列化并保存模型，原错误会被解决。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Qwerty