Keras：ValueError：两个形状中的尺寸0必须相等（VGGNets）

Question

我正在关注tutorial，并使用VGGNet16

向Keras预先培训的模型付费

vgg16_model = keras.applications.vgg16.VGG16()

model = Sequential()
for layer in vgg16_model.layers:
  model.add(layer)

model.layers.pop()

for layer in model.layers:
  layer.trainable = False

model.add(Dense(10, activation='softmax', name='predict'))
#model.summary()

在使用model.save('path/model_1.h5')

训练模型后，我使用了model.fit_generator(...)来保存模型

然后我在Colaboratory中没时间了。所以我想使用model = load_model('path/model_1.h5')再次加载我的模型，而不是再次使用vgg16_model = keras.applications.vgg16.VGG16()...加载模型

现在我收到了这个错误：

ValueError: Dimension 0 in both shapes must be equal, but are 4096 and
1000. Shapes are [4096,10] and [1000,10]. for 'Assign_61' (op: 'Assign') with input shapes: [4096,10], [1000,10].

我错过了什么？比你！