加载HDF5模型权重时触发OSError（文件截断），原因何在？

错误重现 #

执行以下代码时触发错误：

# Load the hdf5 files
resnet50 = h5py.File('/content/RestNet 50 best_model.hdf5', 'r')
ourmodel = h5py.File('/content/best_model.hdf5', 'r')
resnet152 = h5py.File('/content/best_model_4.hdf5', 'r')

# Get the predictions from each model
predictions1 = resnet50.predict(images)
predictions2 = ourmodel.predict(images)
predictions3 = resnet152.predict(images)

# Combine the predictions using a majority vote
predictions = np.array([predictions1, predictions2, predictions3])
predictions = np.mean(predictions, axis=0)
print(predictions)

错误提示：

OSError: Unable to open file (truncated file: eof = 225443840, sblock->base_addr = 0, stored_eof = 245806944)

核心原因 #

• 文件被截断/不完整：错误信息明确显示文件实际大小（eof=225443840）远小于HDF5文件头中记录的预期大小（stored_eof=245806944），说明文件在下载、保存过程中被中断，或是存储介质故障导致写入不完整。
• 文件结构损坏：保存模型时程序意外崩溃、磁盘空间不足，会导致HDF5的内部结构损坏，无法被正常读取。
• 代码使用错误：额外提醒——你用h5py.File()打开文件后直接调用.predict()是错误的，h5py仅用于读取HDF5文件内容，不能直接作为模型对象调用预测方法。正确做法是用tf.keras.models.load_model()加载完整模型。

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