ValueError：使用 keras 时，层权重形状 (3, 3, 3, 64) 与提供的权重形状 (64, 3, 3, 3) 不兼容

Question

我遇到了ValueError: Layer weight shape (3, 3, 3, 64) not compatible with provided weight shape (64, 3, 3, 3)中描述的相同错误

当我使用时：

K.set_image_dim_ordering('tf')

我收到了这个错误

Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
AttributeError: module 'keras.backend' has no attribute 'set_image_dim_ordering'

当我使用其他解决方案时：

from keras.utils.conv_utils import convert_kernel
reshaped_weights = convert_kernel(weights)
model.layers[k].set_weights(reshaped_weights)

我收到了这个错误：

Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
  File "<input>", line 11, in load_model_weights
  File "/home/khawkha/.virtualenvs/DeepMS/lib/python3.6/site-packages/keras/utils/conv_utils.py", line 78, in convert_kernel
    raise ValueError('Invalid kernel shape:', kernel.shape)
ValueError: ('Invalid kernel shape:', (0,))

keras 版本：'2.3.1' 张量流版本：1.15.0

Answer 1

我认为第一个valueerror可能是keras版本不同造成的。模型权重文件的keras和你调用的keras不一样。