Вот простая функция, которую я просто записал, какие чтения .hdf5 файл, сгенерированный save_weights, функционирует в крисе, и возвращает dict с именами слоя и весами:

def read_hdf5(path):

    weights = {}

    keys = []
    with h5py.File(path, 'r') as f: # open file
        f.visit(keys.append) # append all keys to list
        for key in keys:
            if ':' in key: # contains data if ':' in key
                print(f[key].name)
                weights[f[key].name] = f[key].value
    return weights

https://gist.github.com/Attila94/fb917e03b04035f3737cc8860d9e9f9b.

не протестировали его полностью, но делает задание для меня.

from keras.models import load_model 

h= load_model('FILE_NAME.h5')

Для чтения содержания .hdf5 файла как массив можно сделать что-то следующим образом

> import numpy as np 
> myarray = np.fromfile('file.hdf5', dtype=float)
> print(myarray)