在TF 2.1函数API中使用tf.hub.KerasLayer会抛出与input_signature不兼容的ValueError: Python输入：

在TF 2.1函数API中使用tf.hub.KerasLayer会抛出与input_signature不兼容的ValueError。这个错误通常是由于使用tf.hub.KerasLayer时没有正确设置input_signature参数导致的。

input_signature参数用于指定输入的签名，以确保输入的形状和类型与模型期望的一致。在使用tf.hub.KerasLayer时，我们需要根据模型的输入要求来设置input_signature参数。

下面是一个示例代码，展示了如何正确设置input_signature参数：

import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

# 加载模型
model_url = "https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_100_224/feature_vector/4"
model = tf.keras.Sequential([
    hub.KerasLayer(model_url, input_shape=(224, 224, 3))
])

# 设置input_signature参数
input_signature = [
    tf.TensorSpec(shape=(None, 224, 224, 3), dtype=tf.float32)
]
model._set_input_attrs(input_signature=input_signature)

# 使用模型进行推理
input_data = tf.random.normal((1, 224, 224, 3))
output = model(input_data)

在上面的示例中，我们首先加载了一个预训练的MobileNet V2模型作为tf.hub.KerasLayer。然后，我们通过设置input_signature参数为一个tf.TensorSpec列表，指定了输入的形状和类型。最后，我们使用模型进行推理。

需要注意的是，具体的input_signature参数设置取决于模型的输入要求，需要根据实际情况进行调整。

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