出现"ListWrapper'对象没有'get_config'属性"的错误通常是由于使用Keras保存嵌套模型时导致的。Keras保存模型时会调用get_config方法来序列化模型的配置信息，但是如果模型中包含ListWrapper对象，它没有定义get_config方法，就会引发该错误。

要解决这个问题，可以采取以下两种方法之一：

1. 手动定义get_config方法：在包含ListWrapper对象的模型中，可以手动定义get_config方法来返回模型的配置。例如，假设模型中的ListWrapper对象名为wrapper，可以在模型类中添加如下方法：

def get_config(self):
    return {'wrapper': self.wrapper}

这样，在保存模型时就可以正确地序列化wrapper对象。

2. 使用Lambda层替代ListWrapper对象：如果ListWrapper对象只是简单地将列表作为输入传递给下一层，可以考虑使用Lambda层来代替ListWrapper对象。Lambda层允许我们定义一个匿名函数来进行相同的操作。例如，假设原始模型中的代码如下：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, ListWrapper

input_layer = Input(shape=(10,))
wrapper = ListWrapper()(input_layer)
output_layer = Dense(1)(wrapper)
model = tf.keras.Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

可以将其修改为：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Lambda

input_layer = Input(shape=(10,))
output_layer = Lambda(lambda x: x)(input_layer)
output_layer = Dense(1)(output_layer)
model = tf.keras.Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)

这样，就可以避免使用ListWrapper对象而不会出现上述错误。

无论选择哪种方法，都能解决"ListWrapper'对象没有'get_config'属性"的错误，并成功保存嵌套模型。