升级keras解决load_weights()中的未定义skip_mismatch关键字问题

下面是关于“升级Keras解决load_weights()中的未定义skip_mismatch关键字问题”的完整攻略。

load_weights()中的问题

在使用Keras的load_weights()方法加载模型权重时，可能会出现skip_mismatch未定义的问题。这是因为在早期版本的Keras中，skip_mismatch参数是不存在的，而在新版本的Keras中，skip_mismatch参数被添加了进来。

解决方式

为了解决这个问题，我们可以升级Keras到最新版本。在最新版本的Keras中，skip_mismatch参数已经被添加了进来，可以直接使用。

下面是一个示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(10,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 保存模型权重
model.save_weights('model_weights.h5')

# 加载模型权重
model.load_weights('model_weights.h5', skip_mismatch=True)

在这个示例中，我们使用skip_mismatch=True来加载模型权重，这样就可以避免skip_mismatch未定义的问题。

另外，如果我们不想升级Keras，也可以手动定义skip_mismatch参数。下面是一个示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_shape=(10,), activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 保存模型权重
model.save_weights('model_weights.h5')

# 加载模型权重
try:
    model.load_weights('model_weights.h5', skip_mismatch=True)
except:
    model.load_weights('model_weights.h5')

在这个示例中，我们手动定义了skip_mismatch参数。如果加载模型权重时出现了skip_mismatch未定义的问题，就使用默认值False；否则，就使用skip_mismatch=True来加载模型权重。这样就可以避免skip_mismatch未定义的问题。