本地加载EfficientNet预训练模型报SavedModel不存在错误求助

本地提前下载EfficientNet预训练模型，未采用在线访问模型的调用方式：

• 传入TF Hub官方在线模型地址调用时，代码可正常运行
• 切换为本地路径加载时程序运行失败，抛出错误：OSError: SavedModel file does not exist at: C:/User/A/model/saved_model.pb

对应出错代码如下：

input_shape = (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, CHANNEL)

effinet_feature_extractor_model = "C:/User/A/model/saved_model.pb"

pretrained_effinet_model_without_top_layer = hub.KerasLayer(
    effinet_feature_extractor_model, input_shape=input_shape, trainable=False)

• 传参路径错误：hub.KerasLayer加载本地SavedModel格式模型时，入参需要传入包含saved_model.pb文件的上层目录路径，不能直接传入saved_model.pb文件的完整路径。当前代码直接传入pb文件路径，框架会将该字符串识别为目录路径查找对应文件，必然触发不存在报错。
• 本地模型文件结构缺失：完整的TF Hub SavedModel模型解压后，目标目录下需要包含三类内容，缺任意一项都会加载失败：
  • 模型结构文件saved_model.pb
  • 权重存储子目录variables/，目录内需包含variables.data-00000-of-00001、variables.index两个权重文件
  • 资源存储子目录assets/，部分模型该目录为空但必须存在
• 路径识别异常：Windows环境下路径拼写错误（比如默认用户目录实际为C:/Users/而非C:/User/）、未做转义处理、路径包含中文/特殊空格都会导致路径识别失败，建议路径字符串前加r标记为原始字符串，同时核对实际目录名和代码中拼写是否完全一致。

input_shape = (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, CHANNEL)

# 传入包含saved_model.pb的目录路径，使用原始字符串避免转义问题
effinet_feature_extractor_model = r"C:/User/A/model"

pretrained_effinet_model_without_top_layer = hub.KerasLayer(
    effinet_feature_extractor_model, input_shape=input_shape, trainable=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bet