DeepChem GraphConvModel调用save保存模型时报参数数量错误如何解决

错误产生原因 #

• 你使用的DeepChem版本中，GraphConvModel自带的save()为无参内部方法，不支持传入自定义保存路径，你调用时传入的"HIV_test1.h5"属于多余的第二个位置参数，因此触发参数数量不匹配的TypeError。
• DeepChem的模型类未沿用原生Keras模型的save传参逻辑，直接按Keras使用习惯传入路径调用save方法不符合DeepChem的接口设计规范。

正确保存训练模型的方案 #

方案1：保存完整模型（官方推荐） #

使用DeepChem提供的save_to_directory接口，可完整保存模型结构、权重、配套参数，后续加载无需重新定义模型结构：

# 保存模型到指定文件夹
model.save_to_directory("./hiv_graphconv_model")

对应加载模型的代码：

from deepchem.models import GraphConvModel
loaded_model = GraphConvModel.load_from_directory("./hiv_graphconv_model")

方案2：仅保存权重为h5格式 #

如果需要单独输出h5格式的权重文件，可提取模型底层的Keras实例再调用save方法：

# 获取底层Keras模型并保存权重为h5文件
model.model.save("HIV_test1.h5")

对应加载权重的代码：

# 先初始化结构完全一致的GraphConvModel
n_tasks = len(tasks)
new_model = dc.models.GraphConvModel(n_tasks, mode='classification')
# 加载预训练权重
new_model.model.load_weights("HIV_test1.h5")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者최고당