在TensorFlow 2.4及以上版本中，如果你尝试重新使用一个已经经过编译的Keras模型，可能会出现'AttributeError: Layer has no inbound nodes”的错误，即直接使用model.predict()或model.fit()将会出现问题。这是因为在TF 2.4中，模型建立的方式发生了变化，之前的TensorFlow版本可能允许在已编译的模型中重新使用子模型，而新版本则禁止了这种情况。

解决方法是在第一个模型的创建过程中指定它的输入形状(input_shape)。然后，在将子模型添加到祖模型之前，我们需要重新初始化它，以便它能够'知道”输入形状以及后续模型的信息。

以下是一个解决方案的代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Flatten

# 创建子模型
i = Input(shape=(10,))
x = Dense(5)(i)
x = Flatten()(x)
submodel = Model(i, x)
submodel.compile()

# 在父模型中使用子模型
i = Input(shape=(5,))
x = submodel(i)
x = Dense(1)(x)
model = Model(inputs=i, outputs=x)

# 手动初始化子模型，以便它'知道”输入形状和后续模型的信息
submodel.build((None, 10))

# 训练祖模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
X = tf.random.normal((100, 5))
y = tf.random.normal((100, 1))
model.fit(X, y, epochs=10)