看起来你遇到的是典型的跨平台Keras模型加载兼容性问题，段错误（Segmentation Fault）通常意味着内存访问异常，大概率是模型序列化/反序列化过程中因为环境差异导致的解析错误。结合你给出的环境信息，我整理了几个针对性的解决方案，按优先级尝试：

1. 对齐TensorFlow和h5py的版本 #

你的Windows环境用的是TensorFlow 1.4.0，而Linux是1.4.1——虽然是小版本差异，但TensorFlow底层的模型序列化机制可能存在细微差别，这很可能是问题根源。另外，读写HDF5模型的h5py库版本也需要完全一致：

• 在Linux上卸载当前TensorFlow，安装和Windows完全相同的版本：

  pip uninstall tensorflow -y && pip install tensorflow==1.4.0
  

• 先在Windows上执行pip show h5py查看版本号，然后在Linux上安装对应版本：

  pip uninstall h5py -y && pip install h5py==<你的Windows版本号>
  

2. 验证模型文件完整性 #

跨平台传输文件时很容易出现损坏，导致加载时解析失败触发段错误。先校验文件哈希：

• Windows（PowerShell）：

  Get-FileHash model.h5 -Algorithm MD5
  

• Linux：

  md5sum model.h5
  

对比两个哈希值，如果不一致，重新传输模型文件（建议用压缩包传输避免损坏）。

3. 分离加载模型结构和权重 #

如果直接用load_model失败，试试拆分加载流程，绕过可能的配置序列化问题：

第一步：在Windows上导出模型结构和权重 #

from keras.models import load_model, model_from_json

# 加载本地模型
model = load_model("model.h5")
# 导出结构为JSON
model_json = model.to_json()
with open("model.json", "w") as f:
    f.write(model_json)
# 导出权重
model.save_weights("model_weights.h5")

第二步：在Linux上加载 #

from keras.models import model_from_json

# 加载模型结构
with open("model.json", "r") as f:
    model_json = f.read()
loaded_model = model_from_json(model_json)
# 加载权重
loaded_model.load_weights("model_weights.h5")

4. 检查自定义层/损失函数（如果有） #

如果你的模型包含自定义层、自定义损失函数或者自定义度量，必须确保Linux环境中存在完全相同的代码定义——类名、方法名、参数都要一致，否则Keras加载时无法识别对应操作，会触发内存访问错误。

5. 尝试TensorFlow原生SavedModel格式 #

Keras的.h5格式依赖自身序列化逻辑，而TensorFlow的SavedModel格式兼容性更好，试试转换格式后再加载：

Windows上导出为SavedModel #

import tensorflow as tf
from keras.models import load_model

model = load_model("model.h5")
tf.saved_model.simple_save(
    tf.keras.backend.get_session(),
    "./saved_model_dir",
    inputs={"input": model.input},
    outputs={output.name: output for output in model.outputs}
)

Linux上加载 #

import tensorflow as tf

with tf.Session() as sess:
    model = tf.saved_model.loader.load(sess, ["serve"], "./saved_model_dir")

先从版本对齐和文件校验开始尝试，这两个是最常见的跨平台加载问题根源，如果还不行再往下试分离加载和格式转换。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user5193284