ValueError: You are trying to load a weight file containing 12 layers into a model with 2 layers.
本文解决两个问题：
1、ValueError: You are trying to load a weight file containing 12 layers into a model with 2 layers.
2、The name "embedding_1_input" is used 3 times in the model
第一个问题：
相当麻烦的一个问题，百度和google都没有
而且似乎有时候不能重现，有时候又莫名其妙消失了。
结果实验，不要使用下面的语句，原因是，这种语句不能针对使用Merge类建立的嵌套型神经网络，
这种报错在何种情况下会发生呢？
假定
model_left、model_right和model_3是三个神经网络然后用以下代码让这三个子神经网络组合merged = Merge([model_left, model_right,model_3], mode='concat') #merge
model = Sequential()
model.add(merged) # add merge然后输入
model.save('./model/my_model_weights.h5')
model=load_model('./model/my_model_weights.h5')就会报错
ValueError: You are trying to load a weight file containing 12 layers into a model with 2 layers.
因为这个神经网络是嵌套的，也算是这个python库的一个bug吧。
改用以下代码即可。
model.save_weights('test.h5')
model.load_weights('test.h5',by_name=True)
json_string = model.to_json()
model = model_from_json(json_string)第二个问题：
但是，由于该神经网络存在嵌套即使改为以上代码后，想要在加载模型后。使用plot_model绘制神经网络，也同样是不可能的，会有如下报错：
The name "embedding_1_input" is used 3 times in the model
具体报错：
RuntimeError: (u'The name "embedding_1_input" is used 3 times in the model. All layer names should be unique. Layer names: ',
[
u'embedding_1_input',
u'embedding_1_input',
u'embedding_1_input',
u'embedding_1',
u'embedding_1',
u'embedding_1',
u'conv1d_1',
u'conv1d_4',
u'conv1d_7',
u'max_pooling1d_1',
u'max_pooling1d_4',
u'max_pooling1d_7',
u'conv1d_2',
u'conv1d_5',
u'conv1d_8',
u'max_pooling1d_2',
u'max_pooling1d_5',
u'max_pooling1d_8',
u'conv1d_3',
u'conv1d_6',
u'conv1d_9',
u'max_pooling1d_3',
u'max_pooling1d_6',
u'max_pooling1d_9',
u'flatten_1',
u'flatten_2',
u'flatten_3',
u'merge_1',
u'dense_1',
u'dense_2'
])所以对于这种嵌套型神经网络，想要绘制神经网络的结构图，在进行训练模型后就要立刻使用
plot_model(model, to_file='model.png')