通常，在加载模型的权重后，你需要对模型进行编译。模型的编译包括指定损失函数、优化器和评估指标等训练过程中需要的配置。编译模型的主要目的是为了配置模型的训练过程。

如果你加载的是整个模型（包括架构和权重），则通常不需要再次编译，因为保存模型时已经包含了模型的配置信息。但如果只加载了权重，你可能需要手动配置模型的编译信息。

示例：

from tensorflow.keras.models import load_model

# 加载整个模型（包括架构和权重）
model = load_model('C://Users//yangyongcan//Desktop//故障诊断//程序//CNN_LSTM_Attention//CNN_LSTM_att.h5')

# 或者，如果只加载权重，还需要手动配置模型
# model = create_model()  # 用于创建模型的函数，需要根据你的具体情况定义

# 配置模型的编译信息
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

在这个示例中，create_model 是一个用于创建模型的函数，你需要根据你的具体情况定义。然后，通过 model.compile 配置模型的编译信息，包括优化器、损失函数和评估指标。