Tensorflow 将keras模型另存为.h5

我想将经过培训的keras模型保存为

.h5

文件。应该是直截了当的。 简短示例：

#%%
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint
import matplotlib.pyplot as plt

print('TF version: ',tf.__version__)

#%%
#########################
# BATCH SIZE
BATCH_SIZE=100
########################

# create training data
X_train_set = np.random.random(size=(10000,10))
y_train_set = np.random.random(size=(10000))

# create validation data
X_val_set = np.random.random(size=(100,10))
y_val_set = np.random.random(size=(100))

# convert np.array to dataset
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train_set, y_train_set))
val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_val_set, y_val_set))

# batching
train_dataset=train_dataset.batch(BATCH_SIZE)
val_dataset = val_dataset.batch(BATCH_SIZE)

# set up the model
my_model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Input(shape=(10,)),
    tf.keras.layers.Dense(100, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

#%%
# custom optimizer with learning rate
lr_schedule = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay(
    initial_learning_rate=1e-2,
    decay_steps=10000,
    decay_rate=0.9)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=lr_schedule)


# compile the model
my_model.compile(optimizer=optimizer,loss='mse')

# define a checkpoint
checkpoint = ModelCheckpoint('./tf.keras_test',
                             monitor='val_loss',
                             verbose=1,
                             save_best_only=True,
                             mode='min',
                             save_freq='epoch')

callbacks = [checkpoint]

#%%
# train with datasets
history= my_model.fit(train_dataset,
             validation_data=val_dataset,
             #validation_steps=100,
             #callbacks=callbacks,
             epochs=10)

# save as .h5
my_model.save('my_model.h5',save_format='h5')

但是，

my_model.save

给了我一个

TypeError

：

Traceback (most recent call last):
  File "/home/max/.local/lib/python3.6/site-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3343, in run_code
    exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns)
  File "<ipython-input-11-a369340a62e1>", line 1, in <module>
    my_model.save('my_model.h5',save_format='h5')
  File "/home/max/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/network.py", line 975, in save
    signatures, options)
  File "/home/max/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/keras/saving/save.py", line 112, in save_model
    model, filepath, overwrite, include_optimizer)
  File "/home/max/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/keras/saving/hdf5_format.py", line 109, in save_model_to_hdf5
    save_weights_to_hdf5_group(model_weights_group, model_layers)
  File "/home/max/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/keras/saving/hdf5_format.py", line 631, in save_weights_to_hdf5_group
    param_dset = g.create_dataset(name, val.shape, dtype=val.dtype)
  File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/h5py/_hl/group.py", line 143, in create_dataset
    if '/' in name:
TypeError: a bytes-like object is required, not 'str'

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“/home/max/.local/lib/python3.6/site packages/IPython/core/interactiveshell.py”，第3343行，运行代码
exec（代码对象、self.user\u全局、self.user\n）
文件“”，第1行，在
my_model.save（'my_model.h5'，save_format='h5'））
文件“/home/max/.local/lib/python3.6/site packages/tensorflow_core/python/keras/engine/network.py”，第975行，保存
签名、选项）
文件“/home/max/.local/lib/python3.6/site packages/tensorflow\u core/python/keras/saving/save.py”，第112行，在save\u模型中
模型、文件路径、覆盖、包括（优化器）
文件“/home/max/.local/lib/python3.6/site packages/tensorflow\u core/python/keras/saving/hdf5\u format.py”，第109行，保存到hdf5
将权重保存到hdf5组（模型权重组、模型层）
文件“/home/max/.local/lib/python3.6/site packages/tensorflow\u core/python/keras/saving/hdf5\u format.py”，第631行，保存到hdf5\u组
param_dset=g.create_数据集（名称，val.shape，dtype=val.dtype）
文件“/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/h5py/_-hl/group.py”，第143行，在创建数据集中
如果名称中有“/”：
TypeError:需要类似字节的对象，而不是“str”

不知道有什么问题。。。这是一个TF2问题吗？使用TF1.X保存为

.h5

时从未遇到问题，但仍然可以将其保存为

.pb

图形。但是，我希望将其设置为

.h5

，因此这似乎是h5py库中的a，它应该接受

字节

或unicode

str

，但在

str

实例中失败。它应该在下一个版本中修复

---

您可以在本地安装中降级

h5py

版本，它应该可以解决此问题。这个问题是由3.0.0版引入的，所以早期版本应该可以工作。

Tanks，这是我的问题。我安装了h5py>3，然后我降级到2.10.0版