在通过keras官网给出的提取中间层方法使用中出现bao'c

在使用keras的中间层数据提取方法中，出现以下报错
object of type 'Conv2D' has no len()

这是我的网络结构 我像提取的是最后一层化合池的数据

model.add(tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), padding='same', strides=2, input_shape=(image_size, image_size, 3)
                                     , activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=2, padding='same'))
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), padding='same', strides=2, activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=2, padding='same'))
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(256, (3, 3), padding='same', strides=2, activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(256, (3, 3), padding='same', strides=2, activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=2, padding='same'))
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(512, (3, 3), padding='same', strides=2, activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(512, (3, 3), padding='same', strides=2, activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=2, padding='same'))
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(512, (3, 3), padding='same', strides=2, activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.Conv2D(512, (3, 3), padding='same', strides=2, activation='relu'))
    model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), strides=2, padding='same',name = "out"))

这是我使用的提取方法

 layer_name='out'
    intermediate_layer_model=Model(input=vgg.input,output=vgg.get_layer(layer_name).output)
    intermediate_output=intermediate_layer_model.predict(train_data)

在这里的coven2D换成MaxPooling2D也会出现同样的提示
请问是哪个部分有问题 或者说keras的coven2d和不能单独输出shu'ju

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 文章：keras的一些报错记录 中也许有你想要的答案，请看下吧

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^