当使用tf.keras.models.save_model()函数保存自定义的TensorFlow模型时，如果模型包含了不支持序列化为JSON格式的数据类型，就会出现TypeError。在该错误信息中，81是无法序列化的数据类型的例子，是其对应的类型。

要解决这个问题，您可以使用tf.saved_model.save()函数来保存模型，而不是使用tf.keras.models.save_model()函数。tf.saved_model.save()函数可以处理更多种类的数据类型，并且支持更多的底层TensorFlow操作。

以下是使用tf.saved_model.save()函数保存自定义TensorFlow模型的示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建自定义模型
class MyModel(tf.keras.Model):
  def __init__(self):
    super(MyModel, self).__init__()
    self.dense = tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')
    self.dense_output = tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')

  def call(self, inputs):
    x = self.dense(inputs)
    return self.dense_output(x)

# 实例化模型
model = MyModel()

# 训练模型
# ...

# 保存模型
tf.saved_model.save(model, '/path/to/save/model/')

上述代码中，我们创建了一个自定义的TensorFlow模型MyModel，然后实例化模型并训练它。最后，我们使用tf.saved_model.save()函数将模型保存到指定的路径/path/to/save/model/。

通过使用tf.saved_model.save()函数，您应该能够成功保存自定义的TensorFlow模型，而不会出现TypeError。