ValueError: shapes (64,17) and (19,) not aligned: 17 (dim 1) != 19 (dim 0)

时间: 2024-05-26 20:16:39 浏览: 122

keras报错：ValueError: Cannot create group in read only mode

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keras保存模型时，使用的是m.save_weights，只保存了模型的权重而没有结构，直接使用keras.models.load_model就会报错。所以，可以重新构建相同结构的模型，（m.save_weights）使用m.load_weights；或者如上m.save，keras.models.load_model。参考：https://blog.csdn.net/nima1994/article/details/91045745 但是我的问题是：我导入的模型是别人的，如何直接导入只有权重没有结构的模型呢？ 1、keras.models.load_model() 读取网络、权重在使用Keras库进行深度学习模型训练和保存时，可能会遇到“ValueError: Cannot create group in read only mode”这样的错误。这个错误通常发生在尝试加载一个只包含权重而没有模型结构的文件时。Keras提供了两种主要的方式来保存和加载模型：`save_weights`和`load_weights`，以及`save`和`load_model`。下面将详细解释这两种方法的用法以及如何处理只含有权重的模型。 `save_weights`方法仅保存模型的权重，不包括模型的架构信息。当你使用`keras.models.load_model`尝试加载这样的文件时，因为缺少模型结构，Keras无法创建相应的模型，从而引发错误。为了解决这个问题，你需要先手动重建相同的模型结构，然后使用`load_weights`来加载权重。例如，如果原始模型的结构已知，你可以按照以下步骤操作： 1. 定义模型结构： ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Conv2D, Flatten # 假设这是一个简单的卷积神经网络 model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(10, activation='softmax')) ``` 2. 加载权重： ```python model.load_weights('path_to_weights_file.h5') ``` 然而，如果你没有原始模型的结构，你可能需要从其他来源获取模型定义，或者如果你是从别人那里得到的权重，你需要向他们询问模型的结构。一种可能的方法是，如果模型是基于预训练的网络，如VGG16，你可以这样做： ```python from keras.applications.vgg16 import VGG16 # 加载预训练的VGG16模型，但不包括顶层 base_model = VGG16(weights=None, include_top=False, input_shape=(224, 224, 3)) # 如果权重文件是为VGG16准备的 base_model.load_weights('path_to_vgg16_weights_file.h5') # 或者，如果权重文件是为特定的模型结构准备的 custom_model = Sequential() # 添加与权重文件相对应的层 custom_model.load_weights('path_to_custom_weights_file.h5') ``` 此外，`keras.models.load_model`方法则是一个更全面的解决方案，它能够同时加载模型的结构和权重。如果你有完整的模型文件（`.h5`或`.hdf5`格式），可以使用这个方法： ```python model = keras.models.load_model('path_to_model_file.h5') ``` 这样，你就可以直接加载模型而无需手动构建结构。如果你只有一份包含权重的文件，并且没有模型结构信息，你必须先找到或重建对应的模型结构，然后使用`load_weights`来加载这些权重。总结一下，当你遇到“ValueError: Cannot create group in read only mode”的错误时，你应该检查是否尝试加载了一个只有权重的文件。如果是这种情况，你需要先定义模型结构，然后使用`load_weights`加载权重，或者如果可能，直接使用`load_model`加载包含完整结构的模型文件。对于从他人处获取的权重，确保你有相应的模型结构定义，或者与提供权重的人沟通以获取模型结构信息。

这个错误通常是因为矩阵的形状不匹配导致的。在这种情况下，您正在尝试将一个形状为(64, 17)的矩阵与一个形状为(19,)的向量相乘，但是这两个形状不匹配。矩阵乘法需要确保第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数。要解决这个问题，您需要重新检查您的代码，找出哪些矩阵的形状不匹配，并尝试调整它们的形状以使它们能够正确相乘。您可以使用NumPy的reshape函数来改变矩阵的形状。如果需要进行矩阵转置，则可以使用NumPy的transpose函数。

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ValueError: shapes (64,17) and (19,) not aligned: 17 (dim 1) != 19 (dim 0)

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