老师，我在本地安装了 tensorflow-hub0.8.0 版本的包，然后运行示例程序，结果报错：AttributeError:module ‘tensorflow_hub’ has no attribute ‘load’ 这个是怎么回事呀？
具体哪一步？是否在翻墙环境？
关于 hub 的模型复用，实际因为网络原因我们不能直接下载，可以有两种解决方案：
- 配置代理，详见 https://github.com/tensorflow/hub/issues/146
- 下载到本地【还是要用代理下就是了：）
hub 的默认下载位置是 /tmp/tfhub_modules，然后直接从本地读取，当然你也可以自定义下载地址
您好，关于用hub进行风格迁移的例子，有个小疑问：在输出的时候，为什么使用tf.constant() ？有什么好处吗？我自己测试时，不使用tf.constant() 也能得到结果。与使用的结果是一样的
ValueError Traceback (most recent call last)
Cell In[23], line 7
4 num_classes = 10
6 # 使用 hub.KerasLayer 组件待训练模型
----> 7 new_model = tf.keras.Sequential([
8 hub.KerasLayer(“Google | inception_v3 | Kaggle class=“ansi-yellow-bg” style=“color:rgb(175,0,0)”>”, output_shape=[2048], trainable=False),
9 tf.keras.layers.Dense(num_classes, activation=‘softmax’)
10 ])
11 new_model.build([None, 299, 299, 3])
13 # 输出模型结构
File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/keras/src/models/sequential.py:73, in Sequential.init(self, layers, trainable, name)
71 if layers:
72 for layer in layers:
—> 73 self.add(layer, rebuild=False)
74 self._maybe_rebuild()
File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/keras/src/models/sequential.py:95, in Sequential.add(self, layer, rebuild)
93 layer = origin_layer
94 if not isinstance(layer, Layer):
—> 95 raise ValueError(
96 “Only instances of keras.Layer can be "
97 f"added to a Sequential model. Received: {layer} "
98 f”(of type {type(layer)})"
99 )
100 if not self._is_layer_name_unique(layer):
101 raise ValueError(
102 "All layers added to a Sequential model "
103 f"should have unique names. Name ‘{layer.name}’ is already "
104 "the name of a layer in this model. Update the name argument "
105 “to pass a unique name.”
106 )
ValueError: Only instances of keras.Layer can be added to a Sequential model. Received: <tensorflow_hub.keras_layer.KerasLayer object at 0x7bb404c406d0> (of type <class ‘tensorflow_hub.keras_layer.KerasLayer’>)