def MEAN_Spot(opt): inputs1 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs2 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs3 = layers.Input(shape=(42, 42, 1)) inputs = layers.Concatenate()([inputs1, inputs2, inputs3]) conv1 = layers.Conv2D(3, (7,7), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.001))(inputs) ba1 = BasicBlock(3, 16)(conv1) ba2 = BasicBlock(16, 32, stride=2)(ba1) att = BasicBlock1(32, 64, stride=2)(ba2) # interpretation 1 merged_conv = layers.Conv2D(8, (5,5), padding='same', activation='relu', kernel_regularizer=l2(0.1))(att) merged_pool = layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2), padding='same', strides=(2,2))(merged_conv) flat = layers.Flatten()(merged_pool) flat_do = layers.Dropout(0.2)(flat) # outputs outputs = layers.Dense(1, activation='linear', name='spot')(flat_do) #Takes input u, v, os model = keras.models.Model(inputs=[inputs1, inputs2, inputs3], outputs=[outputs]) model.compile( loss={'spot':'mse'}, optimizer=opt, metrics={'spot':tf.keras.metrics.MeanAbsoluteError()}, ) return model 代码报错ValueError: Layer weight shape (3, 3, 16, 16) not compatible with provided weight shape (16,) 如何修改

这个错误是由于某一层的权重形状不兼容而引起的。可能是由于您的模型中有一些层的参数形状与先前训练的模型不匹配，或者是由于您的代码中存在错误。

根据代码，似乎是BasicBlock中的某一层权重形状不匹配。您可以检查BasicBlock类中的权重形状，并确保它们与您的模型中的相应层的权重形状匹配。

如果还有问题，请提供更多关于您的代码和错误的信息，以便更好地帮助您解决问题。