将模型另存为 H5 或 SavedModel 时出现 TensorFlow Hub 错误

Question

我想使用这个 TF Hub 资产： https://tfhub.dev/google/imagenet/resnet_v1_50/feature_vector/3

版本：

Version:  1.15.0-dev20190726
Eager mode:  False
Hub version:  0.5.0
GPU is available

代码

feature_extractor_url = "https://tfhub.dev/google/imagenet/resnet_v1_50/feature_vector/3"
feature_extractor_layer = hub.KerasLayer(module,
                                         input_shape=(HEIGHT, WIDTH, CHANNELS))

我得到：

ValueError: Importing a SavedModel with tf.saved_model.load requires a 'tags=' argument if there is more than one MetaGraph. Got 'tags=None', but there are 2 MetaGraphs in the SavedModel with tag sets [[], ['train']]. Pass a 'tags=' argument to load this SavedModel.

我试过了：

module = hub.Module("https://tfhub.dev/google/imagenet/resnet_v1_50/feature_vector/3",
                    tags={"train"})
feature_extractor_layer = hub.KerasLayer(module, 
                                         input_shape=(HEIGHT, WIDTH, CHANNELS))

但是当我尝试保存模型时，我得到：

tf.keras.experimental.export_saved_model(model, tf_model_path)
# model.save(h5_model_path) # Same error 

NotImplementedError: Can only generate a valid config for `hub.KerasLayer(handle, ...)`that uses a string `handle`.
Got `type(handle)`: <class 'tensorflow_hub.module.Module'>

教程here

Answer 1

你应该使用 tf.keras.models.save_model(model,'NeuralNetworkModel') 您将在一个文件夹中保存模型，以后可以在您的顺序网络中使用该文件夹

Answer 2

已经有一段时间了，但假设您已经迁移到 TF2，这可以使用最新的模型版本轻松完成，如下所示：

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

num_classes=10 # For example
m = tf.keras.Sequential([
    hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/imagenet/resnet_v1_50/feature_vector/5", trainable=True)
    tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])
m.build([None, 224, 224, 3])  # Batch input shape.

# train as needed

m.save("/some/output/path")

如果这对您不起作用，请更新此问题。我认为您的问题是由 hub.Module 与 hub.KerasLayer 混合引起的。您使用的模型版本是 TF1 Hub 格式，因此在 TF1 中它只能与 hub.Module 一起使用，而不是与 hub.KerasLayer 混合使用。在 TF2 中，hub.KerasLayer 可以直接从它们的 URL 加载 TF1 Hub 格式模型，以便在更大的模型中进行组合，但无法对其进行微调。

详情请参考this compatibility guide

将模型另存为 H5 或 SavedModel 时出现 TensorFlow Hub 错误

TensorFlow Hub error when Saving model as H5 or SavedModel

python

tensorflow

tensorflow-hub