AttributeError: 'Model' object has no attribute 'trainable_weights'

这个错误通常是由于在使用Keras时，尝试访问一个没有可训练权重的模型对象的可训练权重列表而引起的。可能的原因是您正在尝试访问一个没有可训练权重的模型对象的可训练权重列表。您可以通过检查模型对象是否具有可训练权重来解决此问题。您可以使用以下代码检查模型对象是否具有可训练权重：

if model.trainable_weights:
    # do something
else:
    # do something else

如果模型对象没有可训练权重，则可以尝试使用其他方法来训练模型或更改模型的结构。

相关问题

AttributeError: module 'tensorflow.compat.v1' has no attribute 'trainable_weights'

这个错误可能是因为你正在使用 TensorFlow 2.x 版本的代码，但是代码中使用了 TensorFlow 1.x 版本的 API。

在 TensorFlow 2.x 中，`trainable_weights` 属性已被替换为 `trainable_variables` 属性。因此，你需要将代码中的所有 `trainable_weights` 替换为 `trainable_variables`。

例如，在 TensorFlow 1.x 中，你可能会有这样的代码：

trainable_params = tf.trainable_weights()

在 TensorFlow 2.x 中，你需要将其替换为：

trainable_params = tf.compat.v1.trainable_variables()

这应该可以解决你遇到的问题。

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'trainable_variables'

这个错误通常是因为你使用的 TensorFlow 版本不支持 `trainable_variables` 属性。如果你使用的是 TensorFlow 2.0 及以上版本，可以尝试使用 `trainable_variables` 的替代方法 `trainable_weights`。如果你使用的是 TensorFlow 1.x 版本，可以尝试升级到 TensorFlow 2.x 版本或者使用 `tf.trainable_variables()` 方法获取可训练变量列表。