keras加载模型报错utf-8' codec can't decode byte 0x87 in position 14: invalid start byte

这个错误通常是由于模型文件损坏或编码问题导致的。您可以尝试以下解决方法：

1. 检查模型文件是否完整，是否存在损坏。可以尝试重新下载或使用备份文件。

2. 检查模型文件的编码格式是否正确。通常情况下，模型文件应该是二进制文件，而不是文本文件。如果您使用了文本编辑器修改了模型文件，可能会导致编码问题。可以尝试使用二进制编辑器打开模型文件。

3. 尝试使用其他库加载模型，例如tensorflow或pytorch。如果其他库可以成功加载模型，则说明问题可能是由于keras库本身的问题导致的。

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。

保存整个模型使用model.save()方法时候 报错 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0x84 in position 52: invalid start byte

这个错误通常是由于读取模型时使用了错误的编码格式。您可以尝试指定正确的编码格式来解决这个问题。在使用`model.save()`方法保存整个模型时，可以通过指定`save_format`参数来选择保存模型的格式。默认情况下，`save_format`参数的值是`None`，表示使用Keras默认的格式保存模型，即h5格式。如果您的模型包含非ASCII字符，可以尝试使用`save_format='tf'`来保存模型，即使用TensorFlow格式保存模型。

以下是使用`model.save()`方法保存整个模型，并指定`save_format='tf'`的示例代码：

import tensorflow as tf

# 构建模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(10,), activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 保存模型
model.save('my_model', save_format='tf')

请注意，在使用TensorFlow格式保存模型时，保存的模型文件夹中会包含多个文件，而不是单个h5文件。如果您需要将模型转换为其他格式，如h5格式，可以使用相应的工具来进行转换。