问题

用tensorflow2 自定义了一个模型，用checkpoint选择最优模型保存，但是在用 load_model()装载模型的时候遇到 No model found in config file.

原因

把模型给换成顺序模型，如下所示是没有问题的。

原因在于，要保存h5文件，要求模型是 a Functional model 或者 a Sequential model，而对于subclassed models，我自己定义的模型应该属于这类，就不起作用，因为 isn’t safely serializable，所以建议是要换成 save_weights 而不是 load_model()

NotImplementedError: Saving the model to HDF5 format requires the model to be a Functional model or a Sequential model. It does not work for subclassed models, because such models are defined via the body of a Python method, which isn't safely serializable. Consider saving to the Tensorflow SavedModel format (by setting save_format="tf") or using `save_weights`.

解决方案

将checkpoint的函数的filepath参数改变，增加 save_weights_only参数；预测时用 load_weights 函数去装载