作成した学習モデルがraspberry pi python で読み込みエラー？

Question

前提・実現したいこと

作成した学習モデル(model_4.h5)を使用して、raspberry piのwebカメラで撮影する赤黒ペン画像を判別させたい。

発生している問題・エラーメッセージ

学習モデルは作成済みですが、
推論する際に学習モデルを読み取れていないようなエラーが出て、
正確に判定できていません。

エラーメッセージ
/home/pi/.local/lib/python3.7/site-packages/keras/engine/saving.py:341: UserWarning: No training configuration found in save file: the model was *not* compiled. Compile it manually.
  warnings.warn('No training configuration found in save file: '
Bus::open: Connect ibus failed! 
IBusInputContext::createInputContext: no connection to ibus-daemon 

該当のソースコード

try:
    os.chdir(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
    print(os.getcwd())
    print(os.path.abspath('model_4.h5'))
except:
    pass

import cv2
import datetime
import time
from keras.models import load_model
import numpy as np
import pandas as pd
import keras
import glob
from keras.preprocessing.image import array_to_img, img_to_array, load_img
from keras.preprocessing import image

model = keras.models.load_model('model_4.h5')

width=640
height=480
cap = cv2.VideoCapture(0)
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, width) 
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, height) 
cv2.namedWindow('capture', cv2.WINDOW_NORMAL) 
cv2.resizeWindow('capture',width,height)

filepath = '/home/pi/kadai/capture/'

while True :
    start=time.time()
    
    _,img=cap.read()
    cv2.imshow('capture',img)
    k = cv2.waitKey(1)&0xFF
    
    captime=datetime.datetime.now()
    
    if k == 27:    
        break
    
    elif k == ord('s'): 

        if (os.path.exists(filepath)==True):
            
            folderdate=('{0:%Y%m%d}/'.format(captime))
            
            current_raw_dir=filepath+folderdate
            
            os.makedirs(current_raw_dir,exist_ok=True)
            
            print('capture!')
                  
            cv2.imwrite(current_raw_dir+'{0:%Y%m%d_%H%M%S_%f}_raw.png'.format(captime),img)


            f1 = glob.glob('/home/pi/kadai/capture/20191126/*')
            for f, file in enumerate(f1):
                x = img_to_array(load_img(file, target_size=(128,128)))
                x = x[np.newaxis,:]
                x = np.asarray(x)
                x = x.astype('float32')
                x = x / 255.0
                features = model.predict(x)
    
                if features[0,0] == 1:
                    print("赤")

                elif features[0,1] == 1:
                    print("黒")

        else:
            print('filepath : (%s) is not exist'%(filepath))

cv2.destroyAllWindows()

試したこと

学習モデルの保管場所をデスクトップ等様々なところに移動してみたが解決せず

補足情報

学習モデル(model_4.h5)をデスクトップの3つ下の階層に保管しても
なぜか下記のようにデスクトップ直下に保管されていると出ます。
/home/pi/Desktop/model_4.h5

print("赤")の横に正答率も表示されるように教えていただけたら幸いです。

Answer 1

the model was not compiled. Compile it manually

[直訳] モデルはコンパイルされていません！　手作業でコンパイルしてください。

とのエラーメッセージが出ている訳ですが、モデルを作って、学習を始める前に、モデルのコンパイルをしましたか？