问题可能是因为您使用的Keras版本不兼容。在较新的Keras版本中，输出名称已经被重命名为output_names。您可以通过以下方法解决这个问题：

1. 更新Keras版本：确保您使用的Keras版本是最新的。您可以使用以下命令更新Keras：

pip install --upgrade keras

2. 检查Keras版本：您可以在代码中添加以下代码行来检查Keras的版本：

import keras
print(keras.__version__)

确保输出的版本号是最新的。

3. 修改代码：如果您的Keras版本已经是最新的，但仍然出现错误，请尝试将代码中的output_names改为output_names[0]。这是因为在较新的Keras版本中，output_names是一个列表，您需要将其索引为0来获得实际的输出名称。

以下是一个示例代码，展示了如何保存Keras模型：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=5, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 保存模型
model.save('my_model.h5')

确保按照上述步骤更新Keras版本或修改代码后，重新运行代码以查看问题是否已解决。