python - Keras: ValueError: 両方の形状の次元 0 は等しくなければなりません (VGGNets)

Question

私はチュートリアルVGGNet16に従っており、次を使用して事前トレーニング済みのモデルを充電しましたKeras

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()

以前model.save('path/model_1.h5')は、モデルをトレーニングした後にモデルを保存していましたmodel.fit_generator(...)

それから私は時間切れになりましたColaboratory。model = load_model('path/model_1.h5')そのため、モデルを再度ロードする代わりに、モデルを再度ロードするために使用したかったのですvgg16_model = keras.applications.vgg16.VGG16()...

そして今、私はこのエラーが発生しています:

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].

私は何が欠けていますか？あなたより！