model = keras.models.load_model('C:/Users/刘子源/Desktop/Anime-Colorization-master/WGAN-GP/WGANGP_model.py')

这段代码有问题，`load_model` 方法需要传入已经保存的模型文件路径，而你传入的是一个 Python 文件的路径。你需要先使用 `model.save('model.h5')` 方法将模型保存到一个 H5 文件中，然后再使用 `load_model` 方法加载 H5 文件。具体代码如下：

from tensorflow import keras

# 先保存模型到 H5 文件
model.save('model.h5')

# 加载模型
loaded_model = keras.models.load_model('model.h5')

相关问题

model = tf.keras.models.load_model是什么

model = tf.keras.models.load_model是TensorFlow中的一个函数，用于加载已经保存的Keras模型。当我们使用Keras构建和训练完模型后，可以使用model.save()将模型保存到磁盘上，以便之后再次使用。当需要使用已经保存的模型时，可以使用tf.keras.models.load_model加载模型。这个函数会返回一个Keras模型对象，我们可以使用这个对象进行预测或者继续训练模型。

例如：

model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

这个代码会加载名为'my_model.h5'的Keras模型，并将其存储在变量model中。我们可以使用这个变量对模型进行预测，或者继续对模型进行训练。

encoder_model = tf.keras.models.load_model('D:/PycharmProjects/asr_tts_recognization/resources/tts_model_1/pb/frame_encoder.h5') decoder_model = tf.keras.models.load_model('D:/PycharmProjects/asr_tts_recognization/resources/tts_model_1/pb/frame_decoder.h5') cghb_model = tf.keras.models.load_model('D:/PycharmProjects/asr_tts_recognization/resources/cghb_model_1/pb/cbhg_frame.h5') vocab_list = [] with open('D:/PycharmProjects/asr_tts_recognization/resources/vocab_4264.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: for line in f.readlines(): line = line.replace('\n', '') vocab_list.append(line) vocab_list.append('BEGIN') vocab_list.append('END') vocab_list.append('UNK')

这段代码看起来像是加载了一些模型和词汇表。其中encoder_model、decoder_model、cghb_model是通过tf.keras.models.load_model()函数加载了一些预训练的模型，而vocab_list则是一个列表，包含了一些词汇表中的单词。在这段代码中，还向vocab_list中添加了三个特殊单词：'BEGIN'、'END'和'UNK'。这些特殊单词通常用于标识序列的开始、结束和未知单词。