_pickle.UnpicklingError: invalid load key, 'v'

这个错误通常是由于加载的pickle文件版本与当前Python版本不兼容导致的。建议检查pickle文件是由哪个Python版本保存的，并确保使用相同版本的Python进行加载。如果您使用的是较新的Python版本，请尝试更新pickle文件。如果您使用的是较旧的Python版本，则可以尝试使用较新的Python版本进行pickle加载。

相关问题

_pickle.UnpicklingError: invalid load key, 'v'.

这个错误通常是由于使用了不兼容的 pickle 版本造成的。pickle 在序列化和反序列化 Python 对象时，需要使用相同版本的 pickle。如果对象是使用不同版本的pickle进行序列化的，那么在反序列化时就会出现这个错误。

解决方法是尝试更新 pickle 版本或者使用相同版本的 pickle 进行序列化和反序列化操作。如果你使用的是 Python 3，在进行 pickle 操作时，建议使用 "pickle" 模块的 "protocol" 参数指定协议版本，例如 pickle.dump(obj, file, protocol=4)，指定协议版本为 4。这样可以确保在不同 Python 版本之间进行 pickle 操作时，能够更好地兼容。

_pickle.UnpicklingError: invalid load key, 'H'.

这个错误通常是因为你使用了错误的方式来保存模型。`pickle` 库只能用于序列化 Python 对象，而 Keras 模型并不是一个普通的 Python 对象。如果你直接使用 `pickle` 序列化模型，会导致无法正确地反序列化。

如果你想要保存 Keras 模型，可以使用 Keras 提供的 `save` 方法来保存模型，如下所示：

from tensorflow import keras

model = keras.models.Sequential(...)
model.save("model.h5")

这会将模型保存到 `model.h5` 文件中。如果你想要加载模型，可以使用 Keras 提供的 `load_model` 函数，如下所示：

from tensorflow import keras

loaded_model = keras.models.load_model("model.h5")

这样就可以正确地加载模型了。