我试着用演示变量重新创建你的代码，主要问题是你应该把return语句放在class CustomModel的call方法中。这就是为什么它会抛出TypeError: 'KerasTensor' object is not callable异常，因为CustomModel类没有返回正确的Tensor对象。以下是更正后的：

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

class CustomModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self, num_hidden, max_x, max_y, n_tile_type):
        super(CustomModel, self).__init__()
        self.common = layers.Dense(num_hidden, activation="relu")
        self.x_probs = layers.Dense(max_x, activation="softmax")
        self.y_probs = layers.Dense(max_y, activation="softmax")
        self.tile_prob = layers.Dense(n_tile_type, activation="softmax")
        self.critic = layers.Dense(1)

    def call(self, inputs):
        common = self.common(inputs)
        x_probs = self.x_probs(common)
        y_probs = self.y_probs(common)
        tile_prob = self.tile_prob(common)
        critic = self.critic(common)

        return [x_probs, y_probs, tile_prob, critic]

# Initialize and call
max_x = 10
max_y = 10
max_tile_type = 5
model = CustomModel(256, max_x, max_y, max_tile_type)

state = np.full((max_y, max_x), -1)
state = tf.convert_to_tensor(state, dtype=tf.float32)
state = tf.expand_dims(state, 0)

x_probs, y_probs, tile_probs, critic_value = model(state)

# Print shapes of the outputs for verification
print("x_probs shape:", x_probs.shape)
print("y_probs shape:", y_probs.shape)
print("tile_probs shape:", tile_probs.shape)
print("critic_value shape:", critic_value.shape)

输出如下：

x_probs shape: (1, 10, 10)
y_probs shape: (1, 10, 10)
tile_probs shape: (1, 10, 5)
critic_value shape: (1, 10, 1)

我还做了一些其他的调整。您不需要不必要的self.inputs层和tf.debugging.assert_shapes语句，因为它们在此上下文中不必要。我还正确地用__init__方法示例化了self.common层。
希望能帮上忙！

Layer是可调用的，用Tensor调用它通常会返回另一个不可调用的Tensor（更新：用户可以创建自定义的Layer s来返回其他的东西，但是对于基本的东西，比如这个问题中的那个，返回值是不可调用的）。更具体地说，在__init__()中，我们应该只创建层，而在call()中，我们在实际输入时调用它们（在代码中看起来不错）：

def __init__(self, num_hidden, max_x, max_y, n_tile_type):
        super(CustomModel, self).__init__()
        self.inputs = layers.Input(shape=(max_y, max_x))
        self.common = layers.Dense(num_hidden, activation="relu")
        tf.debugging.assert_shapes([(self.inputs, (tf.TensorShape([None, 10, 10])))]) #not assert
        self.x_probs = layers.Dense(max_x, activation="softmax")
        self.y_probs = layers.Dense(max_y, activation="softmax")
        self.tile_prob = layers.Dense(n_tile_type, activation="softmax")
        self.critic = layers.Dense(1)

注意(self.common)和喜欢是如何被删除的。