model.load_weights()参数

### 回答1：
model.load_weights()是一个函数，用于加载预训练模型的权重参数。它的参数是一个文件路径，指定了保存模型权重的文件。函数会读取该文件，并将权重参数加载到模型中，以便进行后续的预测或训练。

### 回答2：
模型训练完成后，我们通常需要对模型进行保存以便后续的使用。其中，Keras框架提供了一种保存模型参数的方式，即使用model.save_weights()方法将模型参数保存到硬盘中，同样，我们也可以通过model.load_weights()方法将保存的模型参数重新加载到模型中，以便进行后续的预测或者训练。

model.load_weights()方法有两个重要的参数：filepath和by_name。

1. filepath参数

filepath参数是必须要指定的参数，它表示模型参数文件的路径，可以是相对路径或绝对路径。其中，模型参数文件通常是使用model.save_weights()方法保存下来的，其文件格式一般是.h5或.hd5。如果在保存模型参数的时候没有指定文件名，默认的文件名为“weights.h5”。

2. by_name参数

by_name参数默认为False，它表示是否按照层的名字匹配加载模型参数。在模型结构没有变化的情况下，by_name为False时，可以直接加载模型参数，否则可能会引发错误；而by_name为True时，可以加载与当前模型对应的模型参数，可以通过修改模型结构来改变层名字，使得之前保存的模型参数可以被用于新模型。

总之，model.load_weights()方法是加载已保存的模型参数的一种方式，它的参数filepath表示模型参数文件的路径，by_name表示是否按照层的名字匹配加载模型参数。同时需要注意的是，通过model.load_weights()方法可以加载模型参数，但是如果模型结构有变化，需要进行相应的模型配置才能进行模型预测或训练。

### 回答3：
在深度学习中，我们通常需要对模型进行保存和加载，以便在训练后可以重复使用模型或将其用于生产环境中。当我们保存模型时，我们通常会保存模型和权重。在加载这些保存的数据时，我们使用model.load_weights()函数来加载权重。接下来，我将详细介绍该函数的参数及其含义。

参数filepath：这是文件名和路径，其中包括要加载的权重文件的相对或绝对路径。例如，我们可以将权重文件保存在当前目录中，并将文件名指定为model_weights.h5，这样我们将加载以下权重：model.load_weights("model_weights.h5")。

参数by_name：默认为False。如果将其设置为True，则只有在两个模型具有相同名称的层时，才会从文件中加载权重。通常情况下，两个模型应具有相同的体系结构才能正确加载权重。

参数skip_mismatch：默认为False。如果将其设置为True，则可以从文件中加载与模型结构不匹配的权重。但是，在这种情况下，只有在层名称相同时才会对权重进行加载。这对于调整体系结构而不覆盖预先训练的权重非常有用。

示例：假设我们有一个具有5个层的模型，以及一个保存在model_weights.h5文件中的权重文件。我们可以使用以下代码加载权重：

model = Sequential([
Dense(32, input_shape=(784,)),
Activation('relu'),
Dense(10),
Activation('softmax'),
])
model.load_weights("model_weights.h5")

在这个例子中，我们使用model.load_weights()函数将保存的权重文件加载到我们的模型中。我们指定的权重文件名为“model_weights.h5”，这意味着在当前目录中查找该文件。同时，我们没有使用by_name和skip_mismatch参数，这意味着我们要求从文件中加载完全匹配的权重。