当使用QAT（Quantization-Aware Training）训练的Keras模型进行训练时，如果遇到不支持的层，可以通过以下方法进行解决：

1. 定义自定义层：将不支持的层替换为自定义层，并在自定义层内部实现对应的功能。下面是一个示例，将不支持的tf.keras.layers.BatchNormalization替换为自定义层CustomBatchNormalization：

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

class CustomBatchNormalization(Layer):
    def __init__(self, momentum=0.99, epsilon=0.001, **kwargs):
        super(CustomBatchNormalization, self).__init__(**kwargs)
        self.momentum = momentum
        self.epsilon = epsilon

    def build(self, input_shape):
        self.gamma = self.add_weight(name='gamma', shape=(input_shape[-1],),
                                     initializer='ones', trainable=True)
        self.beta = self.add_weight(name='beta', shape=(input_shape[-1],),
                                    initializer='zeros', trainable=True)
        self.moving_mean = self.add_weight(name='moving_mean', shape=(input_shape[-1],),
                                           initializer='zeros', trainable=False)
        self.moving_variance = self.add_weight(name='moving_variance', shape=(input_shape[-1],),
                                               initializer='ones', trainable=False)

    def call(self, inputs, training=None):
        if training:
            mean, variance = tf.nn.moments(inputs, axes=[0])
            self.moving_mean.assign_sub((1 - self.momentum) * (self.moving_mean - mean))
            self.moving_variance.assign_sub((1 - self.momentum) * (self.moving_variance - variance))
            return tf.nn.batch_normalization(inputs, mean, variance, self.beta, self.gamma, self.epsilon)
        else:
            return tf.nn.batch_normalization(inputs, self.moving_mean, self.moving_variance, self.beta, self.gamma, self.epsilon)

2. 冻结不支持的层：如果不支持的层不会对模型的输出产生影响，可以选择将其冻结，即在训练过程中不更新其权重。下面是一个示例，冻结tf.keras.layers.BatchNormalization层：

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

model = tf.keras.Sequential([
    # ...
    BatchNormalization(trainable=False),
    # ...
])

这样，在QAT训练过程中，BatchNormalization层的权重将不会被更新。

通过上述方法，可以解决不支持层的问题，并继续使用QAT训练Keras模型。