model.set_weights(weights_initialize)

在 Keras 中，`model.set_weights(weights_initialize)` 是一个方法，用于将模型的权重设置为给定的权重列表 `weights_initialize`。这个方法通常用于模型的权重初始化或者模型的迁移学习。

`weights_initialize` 是一个包含所有层的权重张量的列表，每个层的权重张量又是一个 Numpy 数组。这个列表的长度和模型的层数相同，每个元素对应一个层的权重张量。

下面是一个简单的示例，展示了如何使用 `model.set_weights()` 方法进行权重初始化：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 定义模型结构
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)),
    Dense(10, activation='softmax')
])

# 随机初始化模型权重
weights_initialize = [np.random.randn(*w.shape) for w in model.get_weights()]
model.set_weights(weights_initialize)

在这个示例中，我们首先定义了一个包含两个全连接层的 Keras 模型，然后使用 `model.get_weights()` 方法获取模型的权重张量，并随机初始化它们。最后，我们使用 `model.set_weights()` 方法将初始化后的权重设置为模型的权重。