【发布时间】：2020-10-31 22:15:40
【问题描述】：
在更新我的环境或使用最新环境后加载使用 kerastensorflow 创建的 h5 模型时，我从 h5py 收到 OSerror（没有任何其他文本）。
我在旧版本中使用 keras 和 tf 以及 keras-tf v1.15 训练了一些模型，并使用model.save('filename.h5') 代码保存了它们。之后，我可以在keras.load_model 之前加载它们并进一步使用它们，现在tensorflow.keras.models.load_model 没有任何问题，但收到一些警告，即我的 tf 版本未编译为使用 avx2 指令等。
使用 pip install tensorflow-cpu 安装的版本是 tensorflow 1.15，它似乎运行良好，我安装的环境是从 Windows 上的 anaconda 二进制文件安装的 Anaconda3-2020.02-Windows-x86_64。
在尝试将软件包更改为 tensorflow-mkl 后，由于环境冲突（即使全新安装 anaconda 时也显示）需要更新我的环境，出现 h5py 引发的 OSerror。
使用 anaconda 二进制文件中的默认环境包和 tf-cpu 似乎可以正常工作，或者通过克隆环境。当使用 conda update --all 更新环境时，它会使用 tfc-cpu 或 tf-mkl 引发错误。
两种情况下h5py的版本都是：'2.10.0'，报错如下：
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Oscar\bwSyncAndShare\OPT_PV22WP_intern\pv2wp_control\SIM\Sim_future.py", line 88, in <module>
model = load_model(pathfile_model)
File "C:\Users\Oscar\anaconda3\envs\optimizer2\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\saving\save.py", line 142, in load_model
isinstance(filepath, h5py.File) or h5py.is_hdf5(filepath))):
File "C:\Users\Oscar\anaconda3\envs\optimizer2\lib\site-packages\h5py\_hl\base.py", line 44, in is_hdf5
return h5f.is_hdf5(filename_encode(fname))
File "h5py\_objects.pyx", line 54, in h5py._objects.with_phil.wrapper
File "h5py\_objects.pyx", line 55, in h5py._objects.with_phil.wrapper
File "h5py\h5f.pyx", line 156, in h5py.h5f.is_hdf5
OSError
有人遇到过这个问题吗？
- 我已尝试使用更新的环境训练模型并保存 它，加载时我得到同样的错误。
- 更新到 tf-cpu v2.3.1 与基础环境和加载也有效。
- 使用
conda create -n name python==3.7.x anaconda创建一个新环境 然后安装 tf，不起作用。
我认为其他一些图书馆正在制造问题，但我无法弄清楚问题是什么。
【问题讨论】：
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好吧，我似乎找到了一个解决方案，它是将 hdf5 库从 v1.10.6 降级到版本 1.10.4，使用：conda install hdf5== 1.10.4，这降低了库并取代了另一个的 h5py 库。现在它似乎按预期加载了模型。
标签： python-3.x tensorflow keras anaconda h5py