python - モデルを H5 または SavedModel として保存するときの TensorFlow Hub エラー

Question

この TF Hub アセットを使用したい: https://tfhub.dev/google/imagenet/resnet_v1_50/feature_vector/3

バージョン:

Version:  1.15.0-dev20190726
Eager mode:  False
Hub version:  0.5.0
GPU is available

コード

feature_extractor_url = "https://tfhub.dev/google/imagenet/resnet_v1_50/feature_vector/3"
feature_extractor_layer = hub.KerasLayer(module,
                                         input_shape=(HEIGHT, WIDTH, CHANNELS))

私は得る：

ValueError: Importing a SavedModel with tf.saved_model.load requires a 'tags=' argument if there is more than one MetaGraph. Got 'tags=None', but there are 2 MetaGraphs in the SavedModel with tag sets [[], ['train']]. Pass a 'tags=' argument to load this SavedModel.

私は試した：

module = hub.Module("https://tfhub.dev/google/imagenet/resnet_v1_50/feature_vector/3",
                    tags={"train"})
feature_extractor_layer = hub.KerasLayer(module, 
                                         input_shape=(HEIGHT, WIDTH, CHANNELS))

しかし、モデルを保存しようとすると、次のようになります。

tf.keras.experimental.export_saved_model(model, tf_model_path)
# model.save(h5_model_path) # Same error 

NotImplementedError: Can only generate a valid config for `hub.KerasLayer(handle, ...)`that uses a string `handle`.
Got `type(handle)`: <class 'tensorflow_hub.module.Module'>

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