keras使用权重加载模型，发出ValueError:两个形状中的尺寸1必须相等，但分别为124和121

Keras是一种常用的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。当使用权重加载模型时，如果出现ValueError:两个形状中的尺寸1必须相等，但分别为124和121的错误，这通常是由于加载的模型与当前代码中定义的模型的网络结构不匹配导致的。

要解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：

1. 检查模型的定义：确保在加载权重之前，模型的网络结构与训练时定义的结构一致。比较模型定义代码中的层数、层类型和参数设置，确保它们匹配。
2. 检查输入数据的形状：确认加载权重时输入的数据形状与模型定义时的输入形状一致。比较输入数据的形状和模型定义中的输入层形状参数，确保它们匹配。
3. 检查权重文件：验证加载的权重文件是否与模型定义对应。确保加载的权重文件与当前代码中使用的模型版本一致，避免使用不匹配的权重文件。

如果以上步骤仍无法解决问题，可以尝试以下调试方法：

1. 输出模型摘要：使用Keras提供的model.summary()函数打印模型的摘要信息，查看模型结构和参数设置，确认是否与预期一致。
2. 逐层调试：逐层检查加载权重的过程，可以通过逐层设置断点或打印每个层的输出形状，查看具体是哪一层导致了尺寸不匹配的错误。

总结一下，当使用Keras加载模型权重时出现尺寸不匹配的错误，需要检查模型的定义、输入数据的形状以及加载的权重文件，确保它们一致。如果问题仍然存在，可以使用模型摘要和逐层调试等方法进行进一步排查。希望这些方法能够帮助你解决这个问题。

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