我正在使用Tensorflow的mobilenet和以下代码。当我从本地PC运行此代码时，它将下载重量文件。但是，上传到服务器后，我无法在线下载该文件。
有什么办法可以将MobileNetV2与tensorflow 2.0一起使用？
或者，我有自己的配重文件，并且受MobielNetV2培训，那么可以在下面使用没有配重的选项
mobilenet = tf.keras.applications.mobilenet_v2.MobileNetV2（input_shape =（224，224，3），include_top = False，weights ='imagenet'）
我想从Linux服务器使用supervisor。看来我需要使用绝对路径而不是相对路径。谁能帮助我在脱机环境中与主管一起使用MobileNetV2
您可以先使用：
mobilenet = tf.keras.applications.mobilenet_v2.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False, weights='imagenet')
然后将权重保存在某处：
mobilenet.save_weights('somefolder/mobilenetweights.h5')
然后，当您离线时，您可以先致电：
mobilenet = tf.keras.applications.mobilenet_v2.MobileNetV2(input_shape=(224, 224, 3), include_top=False, weights=None)
注意Noneinweights参数。之后，您可以从以前保存的文件中加载权重：
mobilenet.load_weights('somefolder/mobilenetweights.h5')
这应该工作。
调用mobilenet模型时，如果要求使用来给它提供imagenet权重weights='imagenet'，则需要Internet连接才能下载这些权重。因此它无法离线运行。此处说明的方法应使其起作用。
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