解决ValueError: No model found in config file.
有朋友给我看了一个bug：
No model found in config file.
使用load_model()加载.h5出现上述问题。我第一反应是缺少了模型结构，也就是下述这样的东西↓
（本文仅记录，防止更多人踩坑。如有错误的地方，恳请多多指教以完善。）
; 1 报错提示
No model found in config file.
2 问题出现的过程
使用load_model()方法保存模型
3 问题原因分析
看了代码，就两行。加上用的包(from tensorflow.keras.models import load_model)，也才三行，是的，只是个加载模型的过程。
from tensorflow.keras.models import load_model
filepath="./CNN.weights.h5"
model=load_model(filepath)
这个代码并没有问题，毕竟我也经常用，比较熟。那么，问题只能出现在.h5保存的方式和加载模型的方式上了，我们逐一排除。
4 解决方式
保存模型时，会有以下一些主要的保存方式：
①save()→保存模型参数和网络结构
②save_weights()→仅保存模型参数。
③tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint()→配置参数后，训练过程中都可以随时保存。
看了下朋友生成模型的代码，他在model.fit中采用了③的方式：
tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=filepath,monitor='val_accuracy',verbose=1,save_best_only=True,save_weights_only=True)
果不其然，save_weights_only=True，这就是报错的原因，缺少网络图结构，因为代码仅保存参数权重(only！！！)。所以，那就好办了。
4.1 解决方式一：加入网络图结构
为了匹配.h5文件，将网络图结构再写一遍，然后load_model就好了。
4.2 解决方式二：重新保存个新的.h5文件
去掉save_weights_only=True或者把True改为False，重新训练模型并保存.h5文件。（从根本上解决，以后保存模型建议将图结构和参数一起存下来，就多占用点内存而已，平时的玩具模型不是很大，何必偷懒给自己找麻烦呢？┗|｀O′|┛ 嗷~~）
tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=filepath,monitor='val_accuracy',verbose=1,save_best_only=True)
报错也消失了
总结
仅保存网络参数，使用load_weights()。
保存图结构和网络参数，使用load_model()（保存的.h5文件更大）;
不混淆使用一般不会报错
比对如下：
Original: https://blog.csdn.net/QAQIknow/article/details/123182184
Author: sinysama
Title: 解决ValueError: No model found in config file.
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