要使用tf.keras更改model.layers的名称，可以使用以下代码行：

for layer in model.layers:
    layer._name = layer.name + str("_2")

我在一个双输入模型的情况下需要这个，并且遇到了“AttributeError：也无法设置属性”“。问题是存在一个隐藏的基础attribute _name，这会导致冲突。

**根据tf2+**不再工作

你的第一个关于型号名称的问题在我的机器上是不能重现的。我可以这样设置它。很多时候这些错误是由软件版本引起的。

model=Sequential()
model.add(Dense(2,input_shape=(....)))
model.name="NAME"

至于命名图层，您可以在Sequential模型中这样做

model=Sequential()
model.add(Dense(2,input_shape=(...),name="NAME"))

最新解决方案
使用_name

若要在TF2.2.0中重新命名keras模型：
model._name = "newname"
我不知道这是不是一个坏主意-他们似乎不希望你这样做，但它确实工作。要确认，调用model.summary()，你应该看到新的名称。

来自用户239457的Answer仅适用于Standard keras。
如果你想使用Tensorflow Keras，你可以这样做：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential(name='Name')
model.add(Dense(2,input_shape=(5, 1)))

为了涵盖所有选项，关于问题的标题，如果您使用Keras函数API，您可以通过以下方式定义模型和层名称：

inputs = Input(shape=(value, value))

output_layer = Dense(2, activation = 'softmax', name = 'training_output')(dropout_new_training_layer)

model = Model(inputs= inputs, outputs=output_layer, name="my_model")

若要只变更模型中的一个图层名称，您可以使用下列行：

my_model.layers[0]._name = 'my_new_name_for_the_first_layer'
my_model.layers[1]._name = 'my_new_name_for_the_second_layer'
my_model.layers[-1]._name = 'my_new_name_for_the_last_layer'

为了更改Tensorflow Keras上预训练模型的层名，解决方案稍微复杂一些。其他答案建议的简单layer.name = "new_name"或layer._name = "new_name"将不起作用。
This blog post提供了一种适用于这种情况的解决方案。

详细答案在此How to rename Pre-Trained model ? ValueError 'Trained Model' is not a valid scope name
我们可以使用model.name = "Model_Name"来开发模型并准备训练它。我们也可以给层命名。例如：

model = Sequential()
model.name = "My_Model" #Naming model
model.add(Dense(2,input_shape=(...),name="Name") #Naming layer

对于1），我认为你可以建立另一个与现有模型具有正确名称和相同结构的模型，然后设置现有模型各层到新模型各层的权重。