Как использовать effectivenet-lite, предоставленный tfhub, для второго обучения на tf2.1
Я использую версию tensorflow-gpu 2.1.0, установленную из pip. '''импортировать тензорный поток как tf импортировать tenorflow_hub как концентратор
tf.keras.backend.set_learning_phase(True)
module_url = "https://tfhub.dev/tensorflow/efficientnet/lite0/classification/2"
module2 = tf.keras.Sequential([
hub.KerasLayer(module_url, trainable=False, input_shape=(224,224,3))])
output1 = module2(tf.ones(shape=(1,224,224,3)))
print(module2.summary())
'''
Когда я устанавливаю trainable = True, операция выдаст ошибку. Итак, нельзя ли переучить его на версии tf2.1?
1 ответ
Модели EfficientNet-Lite на TFHub основаны на TensorFlow 1 и, следовательно, подвержены множеству ограничений TF2, включая тонкую настройку, как вы обнаружили. Модели EfficientNet были обновлены до TF2, но мы все еще ждем их облегченных аналогов.