在keras中保存模型时出现非类型错误

在Keras中保存模型时出现非类型错误是由于模型保存的文件路径或文件名不正确导致的。Keras是一个高级神经网络API，它提供了一种简单而直观的方式来构建和训练深度学习模型。在保存模型时，我们可以使用Keras提供的save()函数将模型保存到磁盘上的HDF5文件中。

要解决这个错误，首先需要确保保存模型的文件路径是有效的，并且具有适当的文件名和文件扩展名。例如，可以使用以下代码保存模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=5, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型...

# 保存模型
model.save('path/to/save/model.h5')

在上述代码中，'path/to/save/model.h5'是保存模型的文件路径。确保该路径存在，并且具有适当的文件名和文件扩展名（例如，.h5）。如果路径不存在，可以使用os.makedirs()函数创建它。

另外，还需要确保在保存模型之前，模型已经被编译和训练过。否则，尝试保存未经训练的模型可能会导致错误。

关于Keras的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的Keras产品介绍页面：Keras产品介绍。