python - config から Keras レイヤーをロードする

Question

https://keras.io/layers/about-keras-layers/で説明されているように、「layer_from_config」Keras ユーティリティを使用して、以前に保存した構成からレイヤーをロードしようとしています 。

とりあえずベーシックモデルで使ってみます

import keras
keras.backend.set_image_dim_ordering("th")

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Convolution2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dropout, Flatten, Dense


# dimensions of our images.
img_width, img_height = 150, 150

train_data_dir = '//shared_directory/projects/try_CD/data/train/'
validation_data_dir = '//shared_directory/projects/try_CD/data/validation'
nb_train_samples = 2000
nb_validation_samples = 800
nb_epoch =  50   # 50


model = Sequential()
model.add(Convolution2D(32, 3, 3, input_shape=(3, img_width, img_height)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Convolution2D(32, 3, 3))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Convolution2D(64, 3, 3))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(64))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1))
model.add(Activation('sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy',
              optimizer='rmsprop',
              metrics=['accuracy'])



from keras.utils.layer_utils import layer_from_config


config = model.layers[1].get_config()
layer = layer_from_config(config)

予想どおり、config辞書型オブジェクトを返し、それを印刷すると読み取ります

{'activation': 'relu', 'trainable': True, 'name': 'activation_1'} 

ただし、上記のコードを実行すると、次のエラー メッセージが表示されます。

Traceback (most recent call last):
  File "keras_CvD.py", line 91, in <module>
    layer = layer_from_config(config)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/keras/utils/layer_utils.py", line 26, in layer_from_config
    class_name = config['class_name']
KeyError: 'class_name'

それで、私は何を間違っていますか？