这个警告通常是因为在使用Keras保存模型时，某个自定义层传递了不可序列化的关键字参数。解决该问题的方法是将这些不可序列化的参数移除或者设置为可序列化的值。

下面是一个示例代码，演示了如何解决这个警告：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Layer

class CustomLayer(Layer):
    def __init__(self, param1, param2, **kwargs):
        super(CustomLayer, self).__init__(**kwargs)
        self.param1 = param1
        self.param2 = param2

    def build(self, input_shape):
        # build layer logic

    def call(self, inputs):
        # layer logic

    def get_config(self):
        config = super(CustomLayer, self).get_config()
        config['param1'] = self.param1
        config['param2'] = self.param2
        return config

# 创建模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(CustomLayer(param1=1, param2='abc'))

# 保存模型
model.save('model.h5')

在这个示例中，CustomLayer是一个自定义的层，它有两个不可序列化的参数param1和param2。为了解决警告，我们在CustomLayer中重写了get_config方法，将这两个参数添加到返回的配置中。

执行以上代码后，你将会得到一个名为model.h5的Keras模型文件，不再出现“UserWarning: Layer XX传递了不可序列化的关键字参数”的警告。