保存Keras模型: UTF -8错误

Question

我在角星上建立了一个卷积神经网络，看起来是这样的：

model = Sequential()

    model.add(Convolution2D(nb_filters, nb_conv, nb_conv,
                            border_mode='valid',
                            input_shape=(img_cols, img_rows, 3)))
    convout1 = Activation('relu')
    model.add(convout1)
    model.add(Convolution2D(nb_filters, nb_conv, nb_conv))
    convout2 = Activation('relu')
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(nb_pool, nb_pool)))
    model.add(convout2)
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(nb_pool, nb_pool)))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Flatten())
    model.add(Dense(128))
    model.add(Activation('relu'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(nb_classes))
    model.add(Activation('softmax'))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adadelta', metrics=['accuracy'])

在使用以下方法进行训练后，我试图保存模型的权重：

fname = "weights-Test-CNN.hdf5"
model.load_weights(fname)

程序运行，并创建一个文件，但一旦打开该文件，将显示如下内容：

错误！C://用户/名称/权重-测试-CNN.hdf 5没有编码UTF-8。拯救残疾人。有关更多细节，请参见控制台.

如何修正此错误，以便正确保存权重？

Answer 1

重量实际上是被节省下来的。这里的问题是，您不能将它们作为UTF-8编码文件读取.但如果你试着装重物，它应该能工作。