tensorflow - tf2.1第二次训练如何使用tfhub提供的efficientnet-lite

Question

我使用的版本是 tensorflow-gpu 版本 2.1.0，从 pip 安装。

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

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())

当我设置 trainable = True ，操作会报错。
那么，我不能在 tf2.1 版本上重新训练它吗？

Answer 1

TFHub 上的 EfficientNet-Lite 模型基于 TensorFlow 1，因此受到 TF2 的许多限制，包括您发现的微调。 EfficientNet 模型已更新到 TF2，但我们仍在等待它们的 lite 版本。
https://www.tensorflow.org/hub/model_compatibility
https://github.com/tensorflow/hub/issues/751