这个错误通常发生在尝试加载权重文件时，发现权重文件的层次结构与模型的层次结构不匹配。解决这个问题的方法取决于你使用的框架和模型。

以下是一些常见的解决方法：

1. 确保模型结构匹配：检查模型的实际层次结构和预训练权重文件的层次结构是否匹配。如果权重文件包含了额外的层次，你可以尝试修改模型的结构以适应权重文件，或者选择另一个与模型结构匹配的权重文件。

2. 检查权重文件的来源：确保你下载的权重文件与你使用的模型和框架兼容。有时，权重文件可能是从不同的框架或模型版本中导出的，导致与你的模型不兼容。

3. 迁移权重：如果模型的结构与权重文件的结构不匹配，你可以尝试迁移权重。这意味着将权重从不匹配的层复制到匹配的层。你可以使用框架提供的函数或方法来实现权重迁移。

以下是一个使用Keras的示例，说明如何迁移权重：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 创建一个只有26个层的模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 加载权重文件
pretrained_weights = 'pretrained_weights.h5'
pretrained_model = Sequential()
pretrained_model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)))
pretrained_model.add(Dense(190, activation='relu'))
pretrained_model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
pretrained_model.load_weights(pretrained_weights)

# 迁移权重
for i in range(len(model.layers)):
    model.layers[i].set_weights(pretrained_model.layers[i+1].get_weights())

# 检查模型结构和权重是否匹配
model.summary()

在这个示例中，我们首先创建了一个只有26个层的模型。然后，我们加载了一个包含190个层的权重文件，并创建了一个具有相同结构的预训练模型。最后，我们使用循环迁移权重，将权重从预训练模型的不匹配层复制到我们的模型的匹配层中。最后，我们检查模型的结构和权重是否匹配。

请注意，这只是一个示例，具体的解决方法可能会因框架和模型的不同而有所不同。