Model 从google cloud ml bucket加载Keras模型

在Google cloud ml上使用Keras：

从培训中保存模型：

model.save（'model.h5'）

注意：不保存到job_文件夹，我需要稍后阅读，不想跟踪最新的作业（即使这是一种将模型分开的好方法）

现在我想阅读下一次跑步的内容：

f = file_io.FileIO(model_file, mode='rb')
model = load_model(f)
model.load_weights(f)

其中“model_file”作为我提交的输入，指向

--model-file gs://$BUCKET_NAME/resources/model.h5

谷歌云ml作业投诉：

TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not FileIO

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我尝试了很多方法，但我的基本问题是：在gcp存储桶中编写模型，尤其是读取模型的最佳实践是什么？

最后，我使用这里的解决方案使它工作起来：

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感谢Tíarnán McGrath（我没有足够的分数来做+1）

请澄清在代码中发生此异常的位置，是在load_模型（f）的代码中还是在sdk代码中？感谢Oliver，我做了一些调试来更详细地回答您的问题，在这样做的同时，我找到了下面的解决方案。那就是将模型文件从gs复制到本地文件系统，对吗？@user2427317您可以接受您的答案（考虑编辑并添加重要信息）

TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not FileIO