打印拟合方程式和参数：使用 get_weights 函数获取模型的参数，并将其打印出来。这一步总是出错

如果在执行 `get_weights` 函数时出错，可能是因为模型还没有被训练，此时模型的参数还没有被初始化。因此，你需要先确保模型已经被训练完成后再执行 `get_weights` 函数，否则会出现无法索引到参数的错误。

此外，还需要注意确保模型中包含了需要的层和参数，否则也可能会出现无法获取到参数的错误。建议在编写代码时，先检查一下模型的结构和参数是否正确，再尝试获取参数并打印出来。

相关问题

AttributeError: 'Adam' object has no attribute 'get_weights'. Did you mean: 'set_weights'

引用\[1\]和\[2\]是关于一个错误的引用，它指出在Keras中的模块'keras.engine.topology'没有属性'load_weights_from_hdf5_group_by_name'。而引用\[3\]提供了一种解决方法，即修改代码，使用'saving'函数替换'topology'函数的功能。具体来说，可以将代码中的'topology.load_weights_from_hdf5_group_by_name'替换为'saving.load_weights_from_hdf5_group_by_name'。这样可以解决这个错误。

问题中提到的另一个错误是'AttributeError: 'Adam' object has no attribute 'get_weights'. Did you mean: 'set_weights''。这个错误表明在使用'Adam'优化器对象时，没有'get_weights'属性。可能是因为误用了'get_weights'方法，正确的方法应该是使用'set_weights'方法。所以建议将代码中的'get_weights'替换为'set_weights'来解决这个错误。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [成功解决 AttributeError: module ‘keras.engine.topology‘ has no attribute ‘load_weights_from_hdf5_...](https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/121665648)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

def read_in_C_function_weights(model = 'Einasto'): import ctypes _weights = ctypes.CDLL('integrands.so') if model == 'Einasto': return _weights.get_weights_einasto else: raise ValueError('unknown model')优化这段代码使其能在windows系统上运行

可以尝试使用ctypes.windll来代替ctypes.CDLL，因为在Windows系统上，动态链接库的后缀名为.dll而不是.so。修改后的代码如下：

def read_in_C_function_weights(model = 'Einasto'):
import ctypes
if model == 'Einasto':
_weights = ctypes.windll.LoadLibrary('integrands.dll')
return _weights.get_weights_einasto
else:
raise ValueError('unknown model')