ValueError: You called `set_weights(weights)` on layer "sequential" with a weight list of length 50, but the layer was expecting 6 weights. Provided weights: [[0.51890364 0.97415694 0.94281019 ... 0.7449904 ...

这个错误的原因是您提供的权重数量与模型期望的权重数量不匹配。根据您提供的错误消息，您提供了一个长度为50的权重列表，但是模型期望的权重数量只有6个。这可能是因为您的模型结构与之前的模型不同，导致权重数量不匹配。

解决这个问题的方法是，检查您的模型结构，并确保它与之前的模型结构相同。您可以使用以下代码检查模型的层数和每层的神经元数量：

for layer in model.layers:
    print(layer.name, layer.trainable, layer.output_shape)

如果您发现模型结构不同，则需要重新训练模型，并确保在使用`set_weights()`函数时提供正确数量的权重。如果您不确定正确的权重数量是多少，可以使用以下代码获取模型的权重数量：

num_weights = model.count_params()

然后，您可以在使用`set_weights()`函数时提供正确数量的权重，例如：

model.set_weights(weights[:num_weights])

这将确保您提供了正确数量的权重，并解决了`ValueError`错误。