如何设置weights_only

在TensorFlow中，`weights_only`是一个用于加载预训练模型权重的选项，通常是在迁移学习（transfer learning）中使用。当你只想加载模型的权重而不包括其结构（即架构信息），可以这样做：

import tensorflow as tf

# 加载预训练模型，例如VGG16
base_model = tf.keras.applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

# 将模型的所有层设为不可训练（如果需要仅加载权重）
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# 选择你需要加载权重的特定层
target_layer = base_model.get_layer('name_of_your_target_layer')  # 替换为实际目标层名

# 使用get_weights()获取该层的权重
pretrained_weights = target_layer.get_weights()

# 然后你可以直接使用set_weights()将这些权重应用到你的新模型或目标层上
your_new_model_or_layer.set_weights(pretrained_weights)

在这个例子中，`weights_only=True`实际上并没有直接提供，因为默认情况下Keras会加载整个预训练模型，包括权重和架构。我们手动选择了要保留的层并设置了它们的权重。