### 升级Keras解决`load_weights()`中的未定义`skip_mismatch`关键字问题
#### 一、问题背景与描述
在使用深度学习框架Keras进行模型训练时，特别是当开发者试图通过`load_weights()`函数加载预训练模型的权重到自定义模型中时，可能会遇到与`skip_mismatch`关键字相关的错误。这种错误通常发生在Keras版本较低的情况下，例如当使用的是不支持该关键字的老版本Keras时。
#### 二、问题具体表现
在实际操作过程中，例如在使用YOLOv3网络结构训练自定义数据集时，若尝试仅加载预训练模型的部分权重（比如前154层）用于微调，可能会遇到以下异常：
```python
load_weights(), got an unexpected keyword argument 'skip_mismatch'
```
该错误表明`load_weights()`函数接收到一个它不认识的关键字参数`skip_mismatch`。这通常是由于当前使用的Keras版本较老，该版本的`load_weights()`函数并未引入`skip_mismatch`这一参数所致。
#### 三、问题解决方案
针对上述问题，最直接有效的解决方法是升级Keras版本。新版本的Keras已经包含了`skip_mismatch`这一关键字的支持。具体的步骤如下：
1. **激活虚拟环境**：首先确保你处于正确的Python虚拟环境中。
```bash
source activate env
```
2. **卸载现有Keras**：如果之前已经安装了Keras，则需要先将其卸载。
```bash
pip uninstall keras
```
3. **安装指定版本的Keras**：接下来安装支持`skip_mismatch`关键字的Keras版本，这里推荐使用2.1.5版本。
```bash
pip install keras==2.1.5
```
完成上述步骤后，应该能够顺利地使用`skip_mismatch`关键字，并且不会再遇到类似的错误提示。
#### 四、其他可能遇到的问题及解决方案
##### 1. CUDA和cuDNN版本不匹配问题
在升级Keras之后，可能会遇到CUDA和cuDNN版本不匹配导致的问题。例如，运行时加载的cuDNN版本与编译时使用的版本不同。这种情况可以通过调整TensorFlow的版本来解决。例如，可以尝试将TensorFlow的版本从1.11.0降级到1.10.1。
##### 2. Python版本兼容性问题
有时，由于Python 2和Python 3之间的差异，可能会遇到如下的错误：
```python
TypeError: load() got an unexpected keyword argument 'encoding'
```
这是因为在Python 3中，`load()`函数不再接受`encoding`关键字参数。解决方法很简单，只需移除`encoding`关键字即可。
#### 五、总结
本文主要介绍了在使用Keras进行模型训练时，如何解决`load_weights()`函数中的`skip_mismatch`关键字未定义的问题。通过升级Keras版本至2.1.5，可以有效地避免该问题。此外，还提到了在解决问题过程中可能遇到的其他相关问题及其解决方法，如CUDA和cuDNN版本不匹配以及Python版本兼容性问题等。希望本文能为读者提供实用的指导，帮助大家更高效地进行模型训练。
