今天在修改模型之后，用keras继续跑模型的时候，发现模型无法保存，在checkpoint的地方，后面在fit函数里面的callback中一直报错，出现的错误可简单理解为模型无法序列化到json文件中，对于该问题尝试了很多种方法，包含这里的方法，但是我发现在，tensorflow下面的Sequence.py下面是有这些的，我用的是tensorflow1.14。
在我试了很多方法之后，我最后发现，在Checkpoint中，修改保存整个模型，转而只保存权值之后，可以对模型进行保存，从而继续进行训练
mc = ModelCheckpoint('../Models/BrainAgeSFCN_SSE_8_90',verbose=1,mode='min',save_best_only=True,save_weights_only=True)
再次更新，这次找到了问题所在，问题是keras中，如果存在自定层，例如lamda层，则用checkpoint就不能保存模型，需要只保存权值，模型在需要预测的时候在重新加载。
简介 今天在修改模型之后，用keras继续跑模型的时候，发现模型无法保存，在checkpoint的地方，后面在fi...
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pytorch的模型保存与恢复~ 首先pytorch官网doc中推荐两种方法。link 然而在需要注意的是： 方法...
本文标题：Keras问题：Save Model: TypeError: (
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