tensorflow keras 保存模型 避免读取时报错

在TensorFlow中，可以使用`save`方法将模型保存到磁盘上，同时还可以使用`load_model`方法加载已经保存的模型。为了避免读取时出现报错，可以使用以下建议：

1. 确保在保存和加载模型时使用相同的TensorFlow和Keras版本。如果版本不同，可能会导致模型无法正确加载。
2. 使用`.h5`作为模型保存的文件格式，这是Keras默认的格式，可以保证模型的正确性。
3. 在保存模型时，同时保存模型的结构、权重和优化器的状态。可以通过设置`save_format='h5'`来实现。
4. 尽量避免在训练过程中对模型结构进行修改。如果必须修改，应该重新编译模型，并重新训练模型，然后再保存模型。

以下是一个保存和加载模型的示例代码，可以参考：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 构建模型
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

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

# 保存模型
model.save('my_model.h5')

# 加载模型
new_model = keras.models.load_model('my_model.h5')