使用keras.models.load_model加载文件时出现OSError：文件签名未找到错误

你犯了一个基础概念错误：keras.models.load_model() 是用来加载训练完成后保存的模型文件（比如 .h5、.keras 格式），不是加载模型定义的 Python 源码文件（.py）。你传入的路径是模型的代码文件，HDF5 库无法识别其文件签名，因此触发报错。

解决步骤 #

1. 先确保已保存训练好的模型

在你的模型定义代码中，训练完成后必须调用 model.save() 生成合法的模型文件：

# 假设你的训练好的模型变量名为 model
# 保存为 HDF5 格式
model.save("C:/Users/Hussein Ali/Desktop/d/DNNModel.h5")
# 或者保存为 Keras 原生格式（推荐）
model.save("C:/Users/Hussein Ali/Desktop/d/DNNModel.keras")

2. 加载模型时传入正确的文件路径

修改加载代码，指向刚才保存的模型文件，而非 .py 源码：

from keras.models import load_model
# 加载 HDF5 格式模型
model = load_model("C:/Users/Hussein Ali/Desktop/d/DNNModel.h5")
# 或者加载 Keras 原生格式模型
model = load_model("C:/Users/Hussein Ali/Desktop/d/DNNModel.keras")

3. 如果只是复用模型结构（不加载训练权重）

若你只想使用 .py 文件里的模型定义，直接导入代码中的模型构建函数即可：

# 假设 DNNModel.py 中有构建模型的函数 build_dnn_model()
from DNNModel import build_dnn_model
model = build_dnn_model()
# 若需单独加载权重，再执行
model.load_weights("C:/Users/Hussein Ali/Desktop/d/模型权重文件.h5")

关键提醒 #

别混淆两类文件：

• .py：模型结构的代码定义文件，用于构建模型框架
• .h5/.keras：训练后生成的二进制文件，包含模型结构+训练权重（或单独权重）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者littlecoding