前兩天呼叫之前用keras（tensorflow做後端）訓練好model，卻意外發現報錯了！！之前從來沒有過報錯！！錯誤內容貼上如下：

File “h5py_objects.pyx”,line 54,in h5py._objects.with_phil.wrapper (C:\Minonda\conda-bld\h5py_1496885653697\work\h5py_objects.c:2867)

File “h5py_objects.pyx”,line 55,in h5py._objects.with_phil.wrapper (C:\Minonda\conda-bld\h5py_1496885653697\work\h5py_objects.c:2825)

File “h5py\h5f.pyx”,line 78,in h5py.h5f.open (C:\Minonda\conda-bld\h5py_1496885653697\work\h5py\h5f.c:2140)
OSError: Unable to open file (File signature not found)

意思好像就是檔案結構找不到了，然後我百度了，他說是訓練好的檔案資料丟失了，重新訓練就好了。

但是，我重新訓練了好幾次，確保訓練的model檔案沒有錯誤，在呼叫時依然報了同樣的錯誤。

一氣之下，我解除安裝了h5py,然後重新安裝h5py的最新版本，問題竟然神奇的解決了，哈哈哈哈！幸運！

補充知識：Keras使用 Lambda後訓練出的模型載入後，預測結果為隨機

問題

Keras 使用 Lambda後訓練出的模型載入後，預測結果為隨機accuracy

解決方案

原因出在，我構建模型的時候需要用到TensorFlow的一些函式，所以用了Lambda，有把一些需要訓練weights的層也寫到了裡面。

重點就在這，模型權重儲存的時候，沒儲存Lambda裡面的。

用notepad開啟權重檔案，發現裡面儲存的Tensor不包含這些，所以每一次重新載入模型測試的時候都會重新初始化一些層的權重，導致結果是隨機的。

結論

不要在Lambda層裡面加入任何需要訓練權重的層

模型儲存出錯的時候，看一下模型檔案裡面儲存的Tensor是否一致

以上這篇完美解決keras儲存好的model不能成功載入問題就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支援我們。