问题根源 #

从你的错误栈可以明确定位问题：你用文本模式读取了二进制的Keras模型文件（.h5格式）。错误信息里的0x89是HDF5文件的起始字节标识，它不属于UTF-8文本字符范畴，当代码尝试用UTF-8解码读取的内容时，就触发了UnicodeDecodeError。

具体修复方案 #

修改你代码中的copy_file_to_gcs函数，将文件打开模式从文本模式改为二进制模式即可：

原代码：

def copy_file_to_gcs(job_dir, file_path):
    with file_io.FileIO(file_path, mode='r') as input_f:
        with file_io.FileIO(os.path.join(job_dir, file_path), mode='w+') as output_f:
            output_f.write(input_f.read())

修改后：

def copy_file_to_gcs(job_dir, file_path):
    with file_io.FileIO(file_path, mode='rb') as input_f:
        with file_io.FileIO(os.path.join(job_dir, file_path), mode='wb+') as output_f:
            output_f.write(input_f.read())

为什么这样有效 #

Keras生成的.h5模型文件是二进制格式的HDF5文件，并非纯文本文件。使用二进制模式（rb/wb+）读写时，代码会直接处理原始字节流，不会自动进行UTF-8编码/解码操作，既避免了编码错误，也能保证文件内容完整复制到GCS存储桶中。

额外说明 #

虽然你使用的是官方示例代码，但可能在TensorFlow 1.4搭配对应Keras版本的环境下，这个文本模式的细节问题没有被覆盖到。修改为二进制模式后，应该就能顺利完成模型保存和GCS同步的流程了。

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