Keras模型保存后加载报错：AttributeError: 'str'对象无'decode'属性

问题原因 #

你的代码存在几个关键问题，结合环境版本兼容问题引发了该错误：

• 保存模型时使用的文件名是model_test.h5，但加载时只写了model_test，缺少文件后缀导致路径匹配失败。
• 混用了原生Keras和TensorFlow Keras的API：用原生Keras的model.save()保存，却用tf.keras.models.load_model()加载，部分版本下两者不兼容。
• 旧版本h5py在Python 3环境下会错误地对字符串调用decode()方法（这是Python 2的语法），触发该异常。

修复方案 #

1. 修正文件名匹配

加载模型时使用完整的文件名，同时保持导入的load_model与保存时的API一致：

from keras.models import load_model
# 加载时使用完整的.h5文件名
new_model = load_model("model_test.h5")

2. 统一使用TensorFlow Keras API

如果你的环境依赖TensorFlow，建议全程使用tf.keras的API，避免混用：

# 替换所有导入为tf.keras
import numpy as np
import pandas as pd
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, GRU, Embedding
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint
from tensorflow.keras.models import load_model

# 模型构建、编译、训练逻辑不变
model.save("model_test.h5")
# 用tf.keras的load_model加载
new_model = load_model("model_test.h5")

3. 更新h5py版本

如果上述方法无效，执行以下命令更新h5py，解决Python 3下的字符串处理兼容问题：

pip install --upgrade h5py

验证 #

完成上述操作后重新运行加载代码，若仍有问题，检查Python版本（推荐3.8+）和TensorFlow/Keras版本是否匹配（如TensorFlow 2.x对应Keras 2.x）。

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