método de llamada en capas personalizadas de Keras no cubierto en pytest.

Estoy tratando de hacer pruebas unitarias a una red neuronal Keras que utiliza capas personalizadas. Cuando intento ejecutarlo a través de pytest y coverage, indica que todo el código dentro del método call no está cubierto.

No sé si esto se debe a una peculiaridad de cómo pytest entrega el modelo a las pruebas unitarias o si el método call realmente no se está utilizando en mi red neuronal, y por lo tanto algo está mal.

Aquí hay un ejemplo de código:

Red Neuronal de Muestra

class Linear(keras.layers.Layer):
    def __init__(self, units=32, input_dim=32):
        super(Linear, self).__init__()
        self.w = self.add_weight(
            shape=(input_dim, units), initializer="random_normal", trainable=True
        )
        self.b = self.add_weight(shape=(units,), initializer="zeros", trainable=True)

    def call(self, inputs):
        return tf.matmul(inputs, self.w) + self.b

def build_keras_model():
    inputs = keras.layers.Input(shape=(32,))
    x = Linear()(inputs)
    outputs = keras.layers.Dense(1)(x)

    model = keras.Model(inputs, outputs)
    return model

Archivo PyTest de Muestra

from model import build_keras_model
import pytest
import numpy as np

def test_keras_model():
    model = build_keras_model()

    X = np.random.normal(size=(100, 32))
    y = np.random.normal(size=100)[:, None]

    model.compile(loss='mae')

    model.fit(X, y, epochs=1)

    assert model.predict(X).shape == (100, 1)

Si pruebo este código en su propio directorio con coverage run -m pytest y luego coverage report -m, muestra que la línea dentro del método call no está cubierta.

¿El problema está en pytest, keras o en la forma en que configuré las cosas?