问Keras mobilenet实现

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我想对depth_multiplier(或分辨率倍增器)使用不同值的mobilenet。这两行代码给出了以下错误。你知道这里出了什么问题吗？

from keras.applications.mobilenet import MobileNet
basic_model = MobileNet(alpha=0.25, depth_multiplier=0.25, weights=None)

错误：

回溯(最近一次调用)：

文件"C:/Users/Pedro/Desktop/Work/Smile/files/CVPR_2016_SMILES_DATA/test.py"，第2行，在basic_model = MobileNet(alpha=0.25，depth_multiplier=0.25，weights=None)中

文件"C:\Users\Pedro\Anaconda3\lib\site-packages\keras\applications\mobilenet.py"，行456，in MobileNet x= _depthwise_conv_block(x，64，alpha，depth_multiplier，block_id=1)

文件名654行，输入名称=‘_depthwise_conv_block _dw_%d’%block_id)(输入)

文件"C:\Users\Pedro\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\topology.py"，第576行，位于内部版本号中的call self.build(input_shapes)文件第228行)

文件"C:\Users\Pedro\Anaconda3\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py"，行87，在包装器返回函数(*args，**kwargs)中文件"C:\Users\Pedro\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\topology.py"，行397，在形状权重=K.variable(initializer( "C:\Users\Pedro\Anaconda3\lib\site-packages\keras\initializers.py"，)，文件add_weight行212，在中调用 dtype=dtype，seed=self.seed)文件"C:\Users\Pedro\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\random_ops.py"，行3627，in random_uniform dtype=dtype，seed=seed)文件"C:\Users\Pedro\Anaconda3\lib\site-packages\keras\backend\tensorflow_backend.py"，行240，in random_uniform shape，dtype，seed=seed1，seed2=seed2)文件shape行247，in _random_uniform seed=seed，seed2=seed2，name=name)文件行589，in apply_op param_name=input_name)文件行60，in _SatisfiesTypeConstraint "，".join(dtypes.as_dtype(x).name name=name x in .join)

TypeError:传递给参数‘float32’的值的DataType形状不在允许值列表中: int32，int64

来自mobilent paper：“降低神经网络计算成本的第二个超参数是分辨率乘法器ρ。我们将其应用于输入图像，随后将每个层的内部表示减少相同的乘数。实际上，我们通过设置输入分辨率来隐式设置ρ。现在，我们可以将网络核心层的计算成本表示为具有宽度乘数α和分辨率乘数ρ的深度可分离卷积: DK·DK·αM·ρDF·ρDF +αM·αN·ρDF·ρDF (7)其中ρ∈(0，1]通常是隐式设置的，因此网络的输入分辨率为224、192、160或128。ρ=1是基线MobileNet，ρ<1是减少的计算量。分辨率乘法器具有将计算成本降低ρ^2的效果。

Keras声称depth_multiplier与here和here中的分辨率倍增器是相同的："depth_multiplier:深度卷积的深度倍增器(也称为分辨率倍增器)“。