无法加载Keras模型：OSError文件签名未找到问题求助

我之前也碰到过一模一样的问题，这个报错本质是h5py没法识别你的模型文件格式，大概率是文件本身损坏、路径不对或者加载方式不匹配导致的，给你几个具体的排查方向：

• 先确认文件本身的有效性

  • 检查加载代码里的filepath是否完全正确：比如有没有拼写错误、相对路径是否匹配当前工作目录（Pycharm里可以在运行配置里查看工作目录）
  • 查看模型文件的大小：如果文件只有几KB甚至是空文件，说明保存过程中肯定出问题了（比如程序中断、磁盘空间不足），重新生成也可能因为同样的原因失败，得先解决保存环节的问题
  • 用h5py直接测试文件：运行下面的代码，验证文件是否能正常被h5py识别

    import h5py
    try:
        f = h5py.File('你的模型文件路径.h5', 'r')
        f.close()
        print("文件可以正常打开")
    except Exception as e:
        print(f"h5py直接打开报错: {e}")
    

    如果这里也报错，那基本可以确定是文件本身的问题，而非Keras加载逻辑的问题

• 检查模型保存与加载的方式是否匹配

  • 如果你是用model.save('model.h5')完整保存的模型，才能用load_model()加载；如果是分开保存了权重（model.save_weights()）和架构，那得先重新定义好模型的网络结构，再用model.load_weights()加载权重，不能直接用load_model()
  • 确认保存模型时没有异常：比如保存过程中程序崩溃、被强制终止，都会导致文件损坏，重新保存时要确保程序正常跑完保存步骤

• 排查版本兼容性问题

  • Keras、TensorFlow和h5py的版本不匹配经常会导致这类问题：比如旧版本Keras保存的模型，用新版本h5py可能无法识别，反过来也一样。可以尝试调整版本，比如安装兼容性较好的h5py版本：

    pip install h5py==3.10.0
    

  • 如果你是用tf.keras（TensorFlow集成的Keras）训练保存的模型，尽量用tf.keras.models.load_model()来加载，不要用原生Keras的load_model()，两者的模型格式细节可能有差异

• 确认文件格式没有混淆

  • 有没有可能你不小心把模型保存成了SavedModel格式（是一个文件夹，不是单个.h5文件）？如果是这种情况，不能用加载单个文件的方式，得传入文件夹路径给load_model()：

    tf.keras.models.load_model('你的模型文件夹路径')
    

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