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。

成都创新互联公司专注为客户提供全方位的互联网综合服务，包含不限于成都网站建设、网站建设、泽州网络推广、小程序定制开发、泽州网络营销、泽州企业策划、泽州品牌公关、搜索引擎seo、人物专访、企业宣传片、企业代运营等，从售前售中售后，我们都将竭诚为您服务，您的肯定，是我们最大的嘉奖；成都创新互联公司为所有大学生创业者提供泽州建站搭建服务，24小时服务热线：028-86922220，官方网址：www.cdcxhl.com

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！

本文名称：Tensorflow2.0tf.keras.Model.load_weights()报错的处理方法
分享路径：http://myzitong.com/article/jiecgo.html