Как я могу загрузить хаб.KerasLayer в автономном режиме?

Question

Я создал модель с помощью tenorflow hub и сохранил ее. Но когда я загружаю его, я должен добавить custom_objects={'KerasLayer':hub.KerasLayer}. Он соединит сеть.

model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5',custom_objects={'KerasLayer':hub.KerasLayer})

Как я могу загрузить hub.KerasLayer и загрузить его в автономном режиме?

Answer 1

Вы также можете использовать TFHUB_CACHE_DIR, чтобы сделать это автоматически

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")

Ресурсы модели будут загружены в / tmp / model / Будущие вызовы hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/nnlm-id-dim50-with-normalization/2") будут использовать локальную копию

Answer 2

Отчасти это зависит от того, правильно ли вы сохранили модель. В этом случае вы можете просто

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub


k_layer = hub.KerasLayer("some/file/path")

см. https://www.tensorflow.org/hub/tf2_saved_model для более подробной информации.