keras load_model给了TypeError: int()参数'NoneType‘

Keras是一个开源的深度学习框架，它提供了一个高级的API，可以方便地构建和训练神经网络模型。load_model是Keras中用于加载已经保存的模型的函数。当使用load_model函数加载模型时，有时会遇到TypeError: int()参数'NoneType'的错误。

这个错误通常是由于模型文件不存在或者文件路径不正确导致的。当load_model函数无法找到指定的模型文件时，它会返回None，然后尝试将None转换为整数类型，从而引发TypeError异常。

要解决这个问题，首先需要确保模型文件存在，并且文件路径是正确的。可以使用Python的os模块来检查文件是否存在，例如：

import os

model_path = 'path/to/your/model.h5'
if not os.path.exists(model_path):
    print("模型文件不存在")
else:
    # 加载模型并进行后续操作
    model = load_model(model_path)

另外，还可以使用try-except语句来捕获并处理异常，以避免程序终止。例如：

try:
    model = load_model(model_path)
    # 进行后续操作
except TypeError as e:
    print("加载模型时发生错误：", e)

在使用Keras加载模型时，还需要确保模型文件的格式与Keras版本兼容。不同版本的Keras可能使用不同的模型文件格式，例如.h5、.hdf5等。因此，需要根据实际情况选择正确的模型文件格式。

总结一下，当使用Keras的load_model函数加载模型时，如果遇到TypeError: int()参数'NoneType'的错误，可以通过检查模型文件是否存在、文件路径是否正确以及捕获异常来解决问题。