Windows下Miniconda3加载TensorFlow Hub模型遇SSL证书验证失败

以下是针对你的场景的具体解决方法：

方法1：手动指定certifi证书路径 #

在导入TensorFlow和TensorFlow Hub之前，先设置环境变量指向certifi的证书文件：

import os
import certifi

# 设置SSL证书路径为certifi提供的文件
os.environ['SSL_CERT_FILE'] = certifi.where()
os.environ['REQUESTS_CA_BUNDLE'] = certifi.where()

# 之后再导入相关库
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

执行完这段代码后再运行你的模型创建逻辑。

方法2：本地加载TF Hub模型 #

跳过联网下载，手动把模型下载到本地后加载：

1. 打开浏览器访问你的模型URL https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v2_130_224/classification/5，找到页面中的"Download"选项，下载模型压缩包并解压到本地路径（比如C:/models/mobilenet_v2）。
2. 修改代码中的模型路径为本地路径：

MODEL_URL = "C:/models/mobilenet_v2"  # 替换成你的实际解压路径

之后正常运行模型创建代码即可。

方法3：更新conda环境的证书 #

激活你的tfdml_plugin环境，更新certifi证书：

1. 打开Anaconda Prompt，执行命令激活环境：

conda activate tfdml_plugin

2. 更新certifi：

conda update certifi

3. 重启Jupyter Notebook，重新运行代码。

方法4：临时禁用SSL验证（仅测试用） #

如果只是临时测试，可跳过SSL证书验证（不推荐用于生产环境），在代码开头添加：

import ssl
# 禁用SSL证书验证
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

# 之后导入TensorFlow和hub
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DjoleDMonke