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这篇文章给大家分享的是有关Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错的处理方法的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧。
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错误描述：
1、保存模型：model.save_weights('./model.h5')
2、脚本重启
3、加载模型：model.load_weights('./model.h5')
4、模型报错：ValueError: You are trying to load a weight file containing 12 layers into a model with 0 layers.
问题分析：
模型创建后还没有编译，一般是在模型加载前调用model.build(input_shape), 但我通过Dataset将输入已经变为dict格式了，暂时没找这样输入怎么匹配input_shape参数
解决方法：
model.fit(train_dataset, epochs=0)
将epochs设为0，这样模型在编译的同时不会训练数据，减少耗费的时间，之后就可以正常加载保存的参数了。
感谢各位的阅读！关于Tensorflow2.0 tf.keras.Model.load_weights() 报错的处理方法就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
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