方法 ‘NetWork.call()’ 的签名与类 ‘Model’ 中基方法的签名不匹配
这个错误通常出现在 TensorFlow 的 Keras 模型中，表示子类化的模型（比如你的 NetWork 类）在实现 call 方法时与基类 Model 中定义的 call 方法的签名不匹配。
在这里，你的 NetWork 类是继承自 tf.keras.Model 的，而在 Model 类中，call 方法的签名通常是：
def call(self, inputs, training=None, mask=None):
# Your implementation here
在你的代码中，NetWork 类的 call 方法应该与这个签名保持一致。确保在 NetWork 类中的 call 方法中包含相应的参数，以使其与基类 Model 中的 call 方法匹配。
我原始代码如下：
def call(self, x, training=None):
x = tf.cast(x, dtype=tf.float32)
l1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, self.wc1) + self.bc1)
l2 = tf.nn.relu(tf.matmul(l1, self.wc2) + self.bc2)
out = tf.matmul(l2, self.wc3) + self.bc3
return out
因此，我的 NetWork 类中的 call 方法可能需要修改为：
def call(self, x, training=None, mask=None):
x = tf.cast(inputs, dtype=tf.float32)
l1 = tf.nn.relu(tf.matmul(x, self.wc1) + self.bc1)
l2 = tf.nn.relu(tf.matmul(l1, self.wc2) + self.bc2)
out = tf.matmul(l2, self.wc3) + self.bc3
return out
确保参数名称和顺序与基类 Model 中的 call 方法一致。这样，你就能够正确地子类化 tf.keras.Model，并且 NetWork 类的 call 方法可以正常与基类匹配。
