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。

相关问题

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。

model.save('model/mask.h5')保存模型model = tensorflow.keras.models.load_model('model/mask.h5', compile=False)加载模型依然报错UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xe3 in position 30: invalid continuation byte怎么解决

这个错误可能是因为保存模型时使用了错误的编码格式。您可以尝试在保存模型时指定编码格式为'latin1'，代码如下：

model.save('model/mask.h5', save_format='h5', encoding='latin1')

然后在加载模型时使用相同的编码格式，代码如下：

model = tensorflow.keras.models.load_model('model/mask.h5', compile=False, encoding='latin1')

如果仍然遇到问题，您可以尝试使用pickle来保存和加载模型，它支持更多的数据类型。代码如下：

import pickle

# 保存模型
with open('model/mask.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(model, f)

# 加载模型
with open('model/mask.pkl', 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)

希望这可以帮助您解决问题。