Keras模型权重保存出现UTF-8编码错误的解决方法

兄弟，你这里其实是两个小问题导致的困惑，咱们一步步来搞定：

1. 核心错误：搞反了权重的保存与加载方法 #

你现在写的代码是model.load_weights(fname)——这是加载已保存权重的方法，而不是保存！要把训练好的模型权重写入文件，你需要用model.save_weights(fname)，这才是正确的保存操作。

修正后的保存代码应该是这样：

# 训练完成后执行保存操作
fname = "weights-Test-CNN.hdf5"
model.save_weights(fname)  # 注意是save_weights，不是load_weights！

# 后续需要加载权重时，再用load_weights
# model.load_weights(fname)

2. 关于UTF-8编码错误的解释 #

你用文本编辑器打开hdf5文件时出现的编码错误是完全正常的，因为hdf5是二进制格式的文件，不是UTF-8编码的纯文本。这类文件专门用于存储大型数值数据（比如神经网络权重），不能用普通文本编辑器（如记事本、VS Code默认文本模式）直接打开查看内容。

如果要验证权重是否正确保存，你可以通过以下方式：

• 用model.load_weights(fname)加载权重文件，然后用模型进行预测或者打印模型参数，确认功能正常；
• 用HDF5专用的查看工具来查看文件结构；
• 用Python的h5py库读取文件内容，示例代码如下：

  import h5py
  with h5py.File(fname, 'r') as f:
      # 查看文件内的权重组
      print("文件内的权重组：", list(f.keys()))
      # 查看每组权重的形状
      for group_name in f.keys():
          print(f"{group_name} 的形状：", f[group_name].shape)
  

按上面的步骤修正后，就能正确保存权重，也能理解为什么打开文件会出现编码错误啦。

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