当我使用视网膜网模型训练乳房X线照片进行癌症检测时，我遇到了这个错误：
创建模型，这可能需要一秒钟...追溯（最近的呼叫 最后）：文件“ keras_retinanet / bin / train.py”，第229行，在 main（）主文件中的第205行“ keras_retinanet / bin / train.py”文件 模型，训练模型，预测模型= create_models（num_classes = train_generator.num_classes（）， weights = args.weights，multi_gpu = args.multi_gpu）文件 create_models中的“ keras_retinanet / bin / train.py”，第61行 模型= ResNet50RetinaNet（图像，num_classes = num_classes，weights = weights，nms = False）文件 “ keras_retinanet / bin .... \ keras_retinanet \ models \ resnet.py”，第57行， 在ResNet50RetinaNet中 model.load_weights（weights_path，by_name = True）文件“ E：\ Programs \ Anaconda \ envs \ tf_py3 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ network.py”， 第1163行，在load_weights中 reshape = reshape）文件“ E：\ Programs \ Anaconda \ envs \ tf_py3 \ lib \ site-packages \ keras \ engine \ saving.py”， 第1149行，在load_weights_from_hdf5_group_by_name中 str（weight_values [i] .shape）+'。'）ValueError：图层＃209（名为“ classification_submodel”），重量的形状为（3，3，256，18），但保存的重量具有 形状（9、256、3、3）。
我使用的模型代码在这里： https://github.com/hwejin23/MAMMO_Retinanet 我是按原样使用的。
数据集是INBreast乳房X线照片，我使用了其原始格式为dcm的乳房X线照片，但Pillow lib无法理解这种格式，因此我将乳房X线照片的格式更改为jpg，我实际上不知道这是否可以还是这个问题。
我应该在代码或数据集中做什么或修改以克服此错误？