我已经通过 tensorflow hub 构建了一个模型并保存了它。
但是当我加载它时，我必须添加custom_objects={'KerasLayer':hub.KerasLayer} .
它将连接网络。
model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5',custom_objects={'KerasLayer':hub.KerasLayer})
如何下载
hub.KerasLayer并离线加载？
最佳答案
您还可以使用 TFHUB_CACHE_DIR 自动执行此操作
import tensorflow_hub as hub
import os
os.environ["TFHUB_CACHE_DIR"] = "/tmp/model"
hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/nnlm-id-dim50-with-normalization/2")
模型 Assets 将下载到/tmp/model/
future 调用
hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/nnlm-id-dim50-with-normalization/2")将使用本地副本
关于tensorflow2.0 - 如何离线加载 hub.KerasLayer？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/60217199/