データを学習するプログラムを保存する際に表示されたエラー

前提・実現したいこと

最終的に、自分で用意した画像を判定してくれるプログラムを作りたいです。
以前作成したMLPでデータを学習するプログラムをファイルに保存し、自分の用意した画像を判定させたかったのですが
ファイル保存の際にエラーが表示され、保存できませんでした。

発生している問題・エラーメッセージ

python
1Error! C:\Users\ディレクトリ名\ファイル名 is not UTF-8 encoded
2Saving disabled.
3See Console for more details.

該当のソースコード

python
1import matplotlib.pyplot as plt
2import keras
3from keras.datasets import cifar10
4from keras.models import Sequential
5from keras.layers import Dense, Dropout
6
7num_classes = 10
8im_rows = 32
9im_cols = 32
10im_size = im_rows * im_cols * 3
11
12(X_train, y_train), (X_test, y_test) = cifar10.load_data()
13
14X_train = X_train.reshape(-1, im_size).astype('float32') / 255
15X_test = X_test.reshape(-1, im_size).astype('float32') / 255
16
17y_train = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes)
18y_test = keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes)
19
20model = Sequential()
21model.add(Dense(512, activation="relu", input_shape=(im_size,)))
22model.add(Dense(num_classes, activation='softmax'))
23
24model.compile(
25    loss='categorical_crossentropy',
26    optimizer='adam',
27    metrics=['accuracy'])
28
29hist = model.fit(X_train, y_train,
30    batch_size=32, epochs=50,
31    verbose=1,
32    validation_data=(X_test, y_test))
33                 
34score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=1)
35                 
36# -*- coding: utf-8 -*-   
37    print(u'正解率=', score[1], 'lose=', score[0])
38                 
39plt.plot(hist.history['acc'])
40plt.plot(hist.history['val_acc'])
41plt.title('Accuracy')
42plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left')
43plt.show()
44plt.plot(hist.history['loss'])
45plt.plot(hist.history['val_loss'])
46plt.title('Loss')
47plt.legend(['train', 'test'], loc='upper left')
48plt.show