TypeError: load() missing 2 required positional arguments: 'tags' and 'export_dir'怎么解决

这个错误通常是由于使用了过时的Tensorflow版本导致的。在Tensorflow 2.3及更高版本中，`load()`方法已经被替换为`tf.saved_model.load()`，而且需要指定`tags`和`export_dir`参数。如果您的代码是用旧版本的Tensorflow编写的，可以尝试更新Tensorflow版本或按照以下方式修改代码：

将：

model = tf.keras.models.load_model(model_path)

改为：

model = tf.saved_model.load(model_path, tags=['serve'])

其中，`model_path`是模型的路径。如果您需要加载的是Keras HDF5模型，可以使用以下代码：

model = tf.keras.models.load_model(model_path)

其中，`model_path`是模型的路径。如果您使用的是Tensorflow 1.x版本，可以使用以下代码：

sess = tf.Session()
saver = tf.train.import_meta_graph(meta_graph_def_filepath)
saver.restore(sess, checkpoint_filepath)

其中，`meta_graph_def_filepath`是模型元图的路径，`checkpoint_filepath`是模型检查点的路径。

相关问题

TypeError: load() missing 3 required positional arguments: 'sess', 'tags', and 'export_dir'

这个错误通常是因为你使用了 TensorFlow 1.x 的 `tf.saved_model.loader.load` 方法，而该方法需要提供 `sess`、`tags` 和 `export_dir` 三个位置参数。在 TensorFlow 2.x 中，推荐使用 `tf.saved_model.load` 方法来加载模型，它的参数和用法与 TensorFlow 1.x 有所不同。

如果你想在 TensorFlow 2.x 中加载 TensorFlow 1.x 保存的模型，可以使用 `tf.compat.v1.saved_model.loader.load` 方法，该方法与 TensorFlow 1.x 中的 `tf.saved_model.loader.load` 方法使用方式相同，需要提供 `sess`、`tags` 和 `export_dir` 三个位置参数。但是，建议尽可能地将模型转换为 TensorFlow 2.x 的格式，并使用 `tf.saved_model.load` 方法来加载模型。

TypeError: save() missing 2 required positional arguments: 'obj' and 'export_dir'

这个错误通常是因为你调用了 `save()` 方法，但是没有提供正确的参数。`save()` 方法需要两个必填参数：`obj` 和 `export_dir`。`obj` 是需要保存的对象，`export_dir` 是保存的路径。以下是一个示例代码，展示了如何正确调用 `save()` 方法：

import tensorflow as tf

# 创建一个 TensorFlow 模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(784,), activation='softmax')
])

# 保存模型
export_dir = 'saved_model/1'
tf.saved_model.save(model, export_dir)

如果你仍然遇到这个错误，请检查你的代码，确保你提供了正确的参数。