这个错误通常发生在使用SageMaker Tensorflow Serving时，模型的输出张量没有形状信息。为了解决这个问题，需要在导出模型时明确指定输出张量的形状，例如：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 创建一个简单的模型
model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(64, activation="relu"))
model.add(keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid"))

# 编译模型
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 导出模型
export_path = "/path/to/export/dir"
with tf.keras.backend.get_session() as sess:
    tf.saved_model.simple_save(sess, export_path, inputs={"input": model.input},
                               outputs={"output": model.output})

在导出模型时，使用tf.saved_model.simple_save函数指定输出张量的形状，例如：

# 导出模型
export_path = "/path/to/export/dir"
with tf.keras.backend.get_session() as sess:
    tf.saved_model.simple_save(sess, export_path, inputs={"input": model.input},
                               outputs={"output": tf.identity(model.output, name="my_output_tensor")},
                               legacy_init_op=tf.tables_initializer(),
                               signature_def_map={"serving_default": tf.saved_model.signature_def_utils.predict_signature_def(
                                   {"input": model.input}, {"output": my_output_tensor})})

这里使用tf.identity函数和name参数为输出张量命名，并将其传递给outputs参数。此外，还需要更新signature_def_map参数以指定输出张量的名称。