self.model.load_weights(weights) AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'load_weights'

### 回答1：
这个错误通常是由于 self.model 为 None 导致的。在使用 self.model.load_weights(weights) 之前，需要确保 self.model 已经被正确地初始化为一个 Keras 模型对象，否则会出现 AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'load_weights' 这个错误。

建议检查一下 self.model 是否被正确初始化，或者在加载权重之前是否正确地创建了模型。如果还是无法解决问题，可以检查一下 weights 是否存在或者正确指定了路径。

### 回答2：
这个错误意味着self.model是一个“NoneType”对象，即不存在“load_weights”属性。通常情况下，这个问题可能有以下几个解决方案：

1. 确保在调用self.model.load_weights之前，self.model已经被正确地初始化和创建。可能是在代码中缺少了创建模型的步骤或者初始化模型的步骤。

2. 检查是否正确导入了所需的库和模块。例如，确保正确导入了模型的类和load_weights函数所属的类。

3. 确保权重文件存在并且位于正确的位置。如果相应的权重文件不存在或者路径不正确，可能会导致load_weights函数无法正常工作。

4. 检查是否正确地指定了self.model。确保在调用load_weights函数之前，self.model确实是正在使用的模型对象。

根据具体情况，使用这些解决方案中的一个或多个可能会解决这个错误。需要仔细检查代码并进行适当的调试。如果问题仍然存在，可以进一步提供更多的代码和错误信息以便更好地解决问题。

### 回答3：
这个错误意味着在调用`self.model.load_weights(weights)`时，`self.model`是一个`NoneType`对象，因此没有`load_weights`属性。这种情况通常是因为在调用`load_weights`之前，没有正确地初始化或创建`self.model`。

解决这个问题的方法是确保在调用`load_weights`之前正确地初始化或创建了`self.model`。比如检查以下几点：

1. 确保在使用`load_weights`之前已正确地创建了`self.model`。可以使用类似`self.model = SomeModelClass()`的代码来创建模型实例。

2. 如果`self.model`是一个类的实例变量，那么请确保在初始化类的时候正确地创建了`self.model`。比如在类的构造函数中使用`self.model = SomeModelClass()`。

3. 检查`SomeModelClass`是否正确地定义了`load_weights`方法。确保`load_weights`是模型类的一部分，并且可以在实例上调用。

4. 查看变量`weights`是否已经正确地赋值。检查`weights`是否引用了一个存在的权重文件。

5. 确保`self.model`的正确加载和实例化发生在调用`load_weights`之前。避免在加载权重之前使用`self.model`。

通过以上方法之一，可以解决`self.model.load_weights(weights)`的`AttributeError`问题。