如何改变预先训练好的keras模型的输入维数？

要改变预先训练好的Keras模型的输入维度，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入预先训练好的Keras模型：使用Keras的load_model函数加载已经训练好的模型，例如：

from keras.models import load_model

model = load_model('pretrained_model.h5')

1. 查看模型的结构：使用summary方法可以查看模型的结构，包括每一层的名称、输出形状等信息，例如：

model.summary()

1. 修改模型的输入层：根据需要修改模型的输入层，可以通过创建一个新的模型，并将预训练模型的权重复制到新模型中来实现。首先，获取预训练模型的输入层，例如：

input_layer = model.layers[0].input

然后，根据新的输入维度创建一个新的输入层，例如：

from keras.layers import Input

new_input = Input(shape=(new_input_dim,))

最后，创建一个新的模型，将新的输入层连接到原始模型的剩余部分，并复制预训练模型的权重：

new_model = Model(inputs=new_input, outputs=model.layers[-1].output)
new_model.set_weights(model.get_weights())

1. 编译新模型：根据需要，对新模型进行编译，指定优化器、损失函数等参数，例如：

new_model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

现在，你已经成功改变了预先训练好的Keras模型的输入维度。你可以使用新模型进行预测或训练，根据具体情况进行调整。

注意：以上步骤仅适用于修改输入维度，如果需要修改模型的其他结构，可能需要进行更复杂的操作。