调用efficientnet_history.save报错：'History'无'save'属性，如何正确保存模型？

你调用efficientnet_history.save()报错，是因为model.fit()返回的efficientnet_history是History对象——它只负责记录训练过程中的损失、精度等指标数据，根本没有save方法。要保存的是你定义的模型实例efficientnet_model，不是训练历史。

1. 直接保存完整H5模型 #

用模型本身的save()方法，一次性保存模型结构、权重和优化器状态：

efficientnet_model.save("signlen_efficientnet_model.h5")

2. 保存为TensorFlow推荐的SavedModel格式 #

这种格式兼容性更强，适合跨平台部署，执行后会生成一个包含模型文件的文件夹：

efficientnet_model.save("signlen_efficientnet_model")

3. 用你已有的训练回调加载模型 #

你训练时已经加了modelCheckpoint回调，它已经在每轮训练后保存了ckpt格式的模型。直接加载就行：

from tensorflow.keras.models import load_model

loaded_model = load_model("training_1/cp.ckpt")

不管用哪种格式保存，加载都可以用load_model函数：

# 加载H5模型
loaded_h5_model = load_model("signlen_efficientnet_model.h5")

# 加载SavedModel模型
loaded_saved_model = load_model("signlen_efficientnet_model")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jimmy Wang