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kerasでモデルの保存ができない

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最後の行のmodel.saveで作成したモデルの保存をしたいのですが、「name 'model' is not defind」とエラー文がでてきて保存できません。
下にコードを載せます

import tensorflow as tf
from tensorflow.python.keras.datasets import mnist
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import array_to_img
from tensorflow.python.keras.models import load_model
from tensorflow.python.keras import models
#import h5py
(x_train, _), (x_test, _) = mnist.load_data()

#CNNで扱いやすい形に変換
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28,1)
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28,1)

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



#画像を0-1の範囲に正規化
x_train = x_train/255.
x_test = x_test/255.

def make_masking_noise_data(data_x, percent=0.1):
    size = data_x.shape
    masking = np.random.binomial(n=1, p=percent, size=size)
    return data_x*masking

x_train_masked = make_masking_noise_data(x_train) 
x_test_masked = make_masking_noise_data(x_test)


#ガウシアンノイズデータ
#ガウス分布から生成される乱数を加えている。ノイズを足すことで最大値、最小値をはみ出した場合にclipで0、1にしている
def make_gaussian_noise_data(data_x, scale=0.8):
    gaussian_data_x = data_x + np.random.normal(loc=0, scale=scale, size=data_x.shape)
    gaussian_data_x = np.clip(gaussian_data_x, 0, 1)
    return gaussian_data_x

x_train_gauss = make_gaussian_noise_data(x_train)
x_test_gauss = make_gaussian_noise_data(x_test)

#元の画像、マスキングノイズをのせた画像、ガウシアンノイズをのせた画像を表示
# from IPython.display import display_png, Image

from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Conv2D
from tensorflow.python.keras.layers import MaxPooling2D
from tensorflow.python.keras.layers import UpSampling2D
autoencoder = Sequential()

#Encoder部分
autoencoder.add(
    Conv2D(
        16,
        (3,3),
        1,
        activation='relu',
        padding='same' ,
        input_shape=(28, 28, 1)
    )
)

autoencoder.add(
    MaxPooling2D(
        (2,2),
        padding='same'
    )
)

autoencoder.add(
    Conv2D(
        8,
        (3,3),
        1,
        activation='relu',
        padding='same'
    )
)

autoencoder.add(
    MaxPooling2D(
        (2,2),
        padding='same'
    )
)


#Decoder部分
autoencoder.add(
    Conv2D(
        8,
        (3,3),
        1,
        activation='relu',
        padding='same'
    )
)


autoencoder.add(UpSampling2D((2,2)))


autoencoder.add(
    Conv2D(
        16,
        (3,3),
        1,
        activation='relu',
        padding='same'
    )
)

autoencoder.add(UpSampling2D((2,2)))

autoencoder.add(
    Conv2D(
        1,
        (3,3),
        1,
        activation='sigmoid',
        padding='same'
    )
)
autoencoder.compile(
    optimizer='adam',
    loss='binary_crossentropy'
)

initial_weights = autoencoder.get_weights()

autoencoder.summary()

autoencoder.fit(
    x_train_gauss, #入力:ガウシアンノイズデータ
    x_train,       #正解:オリジナル画像 #ここを奥のビーズだけの画像にすれば良い
    epochs=10,     #学習するエポック数
    batch_size=10, #バッチサイズ
    shuffle=True   #シャッフルデータにする
)


#学習したモデルにノイズがある画像を入力してテスト
gauss_preds = autoencoder.predict(x_test_gauss)


model.save('/home/spi/ドキュメント/book_noise.h5', include_optimizer=False)

何かimportし忘れているだけなんでしょうか?

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model.save()のmodelの部分を自分で名付けたモデルの名前である「autoencoder」に変更すると保存できました。

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