File "D:\03lyf\代码\rnn_test.py", line 169, in <module> model.load_weights('./'+model_dir+model_param_name)

这个错误提示表明您的代码在加载模型参数时出现了错误。

您需要检查一下模型参数文件的路径是否正确，以及模型参数文件名是否正确。如果您使用的是相对路径，需要确认当前工作目录是否正确。您可以使用 `os.getcwd()` 函数来获取当前工作目录，例如：

import os
print(os.getcwd())

另外，如果您使用的是 Keras 模型，您可以尝试使用 `model.save()` 方法保存模型，然后使用 `keras.models.load_model()` 方法加载模型，例如：

from keras.models import load_model
model.save('my_model.h5')  # 保存模型
new_model = load_model('my_model.h5')  # 加载模型

这种方式可以保证模型的结构和参数都被正确保存和加载。如果您使用的是 TensorFlow 模型，可以使用 `tf.saved_model.save()` 方法保存模型，然后使用 `tf.saved_model.load()` 方法加载模型，例如：

import tensorflow as tf
tf.saved_model.save(model, 'my_model')  # 保存模型
new_model = tf.saved_model.load('my_model')  # 加载模型

这种方式同样可以保证模型的结构和参数都被正确保存和加载。

相关问题

File "D:\03lyf\代码\seq2point_test.py", line 169, in <module> model.load_weights('./'+model_dir+model_param_name)

这个错误提示表明在你运行 "D:\03lyf\代码\seq2point_test.py" 文件时，Python 解释器在第 169 行处发生了错误。具体来说，是因为在运行这一行代码时，出现了一个错误。

这个错误可能是因为以下原因导致的：

1. 文件路径错误：请检查 "./'+model_dir+model_param_name" 这个路径是否正确。如果这个路径指向的文件不存在，或者你没有权限访问这个文件，就会导致文件加载失败。

2. 文件格式错误：请确认你正在加载的文件是否是一个 TensorFlow 模型文件。如果文件格式错误，模型加载操作就会失败。

3. 模型结构不匹配：请确认你正在加载的模型结构和当前的代码是否匹配。如果你在代码中定义的模型结构和你要加载的模型结构不匹配，就会导致模型加载失败。

为了解决这个问题，你可以尝试：

1. 确认文件路径是否正确，检查文件是否存在，以及你是否有权限访问这个文件。

2. 确认你正在加载的文件是否是一个 TensorFlow 模型文件。

3. 确认你正在加载的模型结构和你的代码是否匹配，如果不匹配，可以尝试重新定义模型结构或者修改代码以适应模型结构。

File "D:\03lyf\代码\FCN_dae_test.py", line 179, in <module> model.load_weights('./'+model_dir+model_param_name)

这是一段代码，其中尝试加载训练好的模型权重。根据代码，模型权重文件应该位于当前目录下的指定路径中，其中model_dir和model_param_name是变量，应该指定为字符串类型，并且包含相应的文件名和扩展名。如果在指定路径中找不到权重文件，则会引发FileNotFoundError异常。

因此，您需要检查以下几点：

1. 确保指定路径的字符串格式正确，包含了权重文件的文件名和扩展名。
2. 确保权重文件实际存在于指定路径中。
3. 如果权重文件位于不同的目录中，则需要更改指定路径中的目录路径。
4. 确保当前程序具有读取指定路径中的文件的权限。

如果您仍然无法解决问题，请提供更多的详细信息，例如错误消息和代码示例。