kerasでのモデルの保存方法がわからない

Question

<環境>
Linux
Ubuntu 18.04.3 LTS (Bionic Beaver)
Anaconda 64bit
python3.7
tensorflow 1.13-gpu

anacondaで作った環境下でkerasを用いて機械学習を勉強しています。参考サイト←このサイトを参考にして、学習したモデルの保存と読み込みを学んでいます。

↓自分で作成したコード

from tensorflow.python.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.python.keras.callbacks import ModelCheckpoint

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()

print('x_train.shape:', x_train.shape)
print('x_test.shape:', x_test.shape)
print('y_train.shape:', y_train.shape)
print('y_test.shape:', y_test.shape)

x_train = x_train/255
x_test = x_test/255

from tensorflow.python.keras.utils import to_categorical

y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

from tensorflow.python.keras.models import Sequential
model = Sequential()

from tensorflow.python.keras.layers import Conv2D

model.add(
    Conv2D(
        filters=32,
        input_shape=(32,32,3),
        kernel_size=(3,3),
        strides=(1,1),
        padding='same',
        activation='relu'
    )
)

model.add(
    Conv2D(
        filters=32,
        kernel_size=(3,3),
        strides=(1,1),
        padding='same',
        activation='relu'
    )
)

from tensorflow.python.keras.layers import MaxPooling2D
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))

from tensorflow.python.keras.layers import Dropout
model.add(Dropout(0.25))

model.add(
    Conv2D(
        filters=64,
        kernel_size=(3,3),
        strides=(1,1),
        padding='same',
        activation='relu'
    )
)

model.add(
    Conv2D(
        filters=64,
        kernel_size=(3,3),
        strides=(1,1),
        padding='same',
        activation='relu'
    )
)

model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
model.add(Dropout(0.25))

model.output_shape

from tensorflow.python.keras.layers import Flatten
model.add(Flatten())
model.output_shape

from tensorflow.python.keras.layers import Dense
model.add(Dense(units=512, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

from tensorflow.python.keras.callbacks import TensorBoard

model.compile(
    optimizer='adam',
    loss='categorical_crossentropy',
    metrics=['accuracy']
)

check_point = ModelCheckpoint( filepath="./model/model.{epoch:02d}-{val_loss:.4f}.hdf5",
				       monitor="val_loss",
				       save_best_only=True,
				       mode="auto" )

tsb = TensorBoard(log_dir='./aaa')
history_model = model.fit(
    x_train,
    y_train,
    batch_size=32,
    epochs=20,
    validation_split=0.2,
    callbacks=[tsb,check_point]
)

とりあえず、ModelCheckpointを用いてval_lossが最小になるときのパラメーターを保存しようと思い実行したところ以下のエラー文が出ました。

'h5f.pyx' を開くことができません: ファイル (Error: ファイルが見つかりません (/home/spi/ドキュメント/h5py/h5f.pyx)) を読み取ることができません。

ModelCheckpointでファイル名を指定するときの「.hdf5」を「.h5」にしても同じエラーが起こります。
そもそも.hdf5ファイルを作りたいのになぜ開こうとしているのでしょうか。

やってみたこと

h5py,hdf5 のアップデート

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どなたか回答お願いします