如何为DenseNet模型中的权重参数加载自定义权重？

Question

我正在建立一个DenseNet121模型使用自定义重量，我从Kaggle得到。但是，在传递'weight'参数的权重路径时，我收到一个错误'You are trying to load a weight file containing 242 layers into a model with 241 layers'。有人能帮忙解决这个错误吗。？你知道吗

如果我对同一个参数使用'imagenet'权重，它就可以工作了。你知道吗

weight_path = '/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/brucechou1983_CheXNet_Keras_0.3.0_weights.h5'
model = DenseNet121(include_top= False, weights=weight_path, input_shape = (299, 299, 3), pooling ='avg' )

错误： 您正在尝试将包含242层的权重文件加载到包含241层的模型中。你知道吗

因为自定义权重中的层数多于预构建模型中的层数。如何解决这个障碍？你知道吗