小编Fro*_*nek的帖子

我正在研究一种迁移学习方法，并且在使用 MobileNetV2keras.applications和 TensorFlow Hub 上的 MobileNetV2 时得到了截然不同的结果。这对我来说似乎很奇怪，因为两个版本都声称这里和这里从同一检查点mobilenet_v2_1.0_224提取它们的权重。这就是重现差异的方法，您可以在此处找到 Colab Notebook ：

!pip install tensorflow-gpu==2.1.0
import tensorflow as tf
import numpy as np
import tensorflow_hub as hub
from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import MobileNetV2

def create_model_keras():
  image_input = tf.keras.Input(shape=(224, 224, 3))
  out = MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3),
                  include_top=True)(image_input)
  model = tf.keras.models.Model(inputs=image_input, outputs=out)
  model.compile(optimizer='adam', loss=["categorical_crossentropy"])
  return model

def create_model_tf():
  image_input = tf.keras.Input(shape=(224, 224 ,3))
  out = hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/tf2-preview/mobilenet_v2/classification/4",
                      input_shape=(224, 224, 3))(image_input)
  model = tf.keras.models.Model(inputs=image_input, outputs=out)
  model.compile(optimizer='adam', loss=["categorical_crossentropy"])
  return model …