import tensorflow as tf model = tf.keras.models.load_model('path/to/save/GRU')报错 utf-8 codec can't decode byte 0xb7 in position 13:invalid start byte

这个错误是由于文件路径中包含非UTF-8编码字符所引起的。在Python中，文件路径应该使用合适的编码方式，例如UTF-8，以确保正确解析。

你可以尝试使用原始字符串（raw string）来表示文件路径，这样Python将不会尝试对其进行编码。例如：

model = tf.keras.models.load_model(r'path/to/save/GRU')

在上面的例子中，`r`前缀表示字符串是原始字符串，不会对其中的特殊字符进行转义或编码。

如果还是遇到相同的错误，请确保文件路径中不包含非UTF-8编码字符，并尝试使用其他编码方式来表示路径。

如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

相关问题

tf.keras.models.load_model("models/mobilenetv2.h5")加载模型，报错'utf-8' codec can't decode byte 0x89 in position 7: invalid start byte

如果你使用 `tf.keras.models.load_model("models/mobilenetv2.h5")` 加载一个 Keras 模型时，遇到了 `'utf-8' codec can't decode byte 0x89 in position 7: invalid start byte` 这个错误，很可能是因为你尝试将一个二进制文件（即模型文件）当作文本文件进行解码。这个错误的原因和之前提到的类似。

你可以尝试使用二进制模式打开模型文件，然后再将它加载为 Keras 模型。以下是示例代码：

import tensorflow as tf

# 打开模型文件，使用二进制模式
with open("models/mobilenetv2.h5", "rb") as f:
    # 加载模型
    model = tf.keras.models.load_model(f)

这里，`"models/mobilenetv2.h5"` 是你要加载的模型文件的路径。`"rb"` 表示以二进制模式打开文件。

使用这种方式打开模型文件，你就可以避免将其当作文本文件进行解码，从而避免这个错误。

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Lenovo\OneDrive\桌面\手写体数字识别代码及实验报告\code\code\test.py", line 14, in <module> model = tf.keras.models.load_model("models/mnist_conv") File "D:\新建文件夹\lib\site-packages\keras\saving\saving_api.py", line 212, in load_model return legacy_sm_saving_lib.load_model( File "D:\新建文件夹\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\新建文件夹\lib\site-packages\tensorflow\python\lib\io\file_io.py", line 703, in is_directory_v2 return _pywrap_file_io.IsDirectory(compat.path_to_bytes(path)) UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x99 in position 33: invalid start byte

这个错误是因为在文件路径中含有非 UTF-8 编码的字符，可以尝试修改文件路径或者使用 Python 内置的 `os.path` 模块对文件路径进行处理。可以参考下面的代码进行修改：

import tensorflow as tf 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import os 
from tensorflow.keras.datasets import mnist 

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_test = x_test / 255.0

def load_mnist_model(batch_size):
    images, labels = x_test[:batch_size], y_test[:batch_size]
    model_path = os.path.join("models", "mnist_conv")
    model = tf.keras.models.load_model(model_path)
    print("=" * 10)
    predict = model.predict(images)
    for i in range(batch_size):
        predict_value = np.argmax(predict[i])
        label = labels[i]
        print("第%d张图片,预测值:%d,真实值:%d" % (i + 1, predict_value, label))

if __name__ == "__main__":
    load_mnist_model(10000)