set_weights 停止在张量流 2 上工作

Question

由于不相关的原因，从 keras --> tensorflow.keras 更新我们的代码库。

keras 2.3.1 张量流 2.1.0

此代码在 keras 上有效，但在 tf.keras 上失败：

weights = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False).get_weights()
model.set_weights(tempweights)

错误：

You called `set_weights(weights)` on layer "model" with a  weight list of length 26, but the layer was expecting 32 weights. Provided weights: [array([[[[ 4.29470569e-01,  1.17273867e-01,  3.40...

使用 keras.applications.VGG16().get_weights() 无法修复它，会导致完全相同的错误。

已经检查了这些看起来相似的 github 问题，但无法找到问题的原因：

https://github.com/keras-team/keras/issues/7229 https://github.com/keras-team/keras/issues/4753

以下作品：

model.weights[0] = weights[0]

看起来 keras.model.set_weights() 有一些处理不匹配权重的行为，但 tf.tensorflow.keras 没有这种行为？

确认的。行为发生了变化。Include_top=True 在我们的具体情况下修复了它，因为这使我们的模型匹配。当模型不匹配时，Keras 不会抛出错误，而且我不确定它在这种情况下到底会做什么。但不会对此进行调查。把解决方案留在这里。