TensorFlow Hub调用ResNet_v2_50出现InvalidArgumentError如何解决

这个报错的核心是TensorFlow无法正常读取TF Hub下载到本地临时目录的模型变量文件，具体诱因分为三类：

1. 模型缓存文件损坏/下载不完整
   首次加载该TF Hub模型时，Colab会自动将模型下载到/tmp/tfhub_modules对应哈希子目录中，如果下载过程中出现网络波动、会话中断，会导致变量文件缺失/损坏，后续加载时就会触发读取失败错误。
2. 依赖版本不兼容
   你当前使用的Colab环境为Python3.7，对应的TensorFlow、TensorFlow Hub版本可能和该v5版本ResNet模型的要求不匹配，会出现本地文件系统读取适配问题。
3. 临时目录权限/配置异常
   Colab的/tmp为临时存储目录，如果此前你修改过运行时的文件系统配置、挂载了Google Drive修改了默认路径权限，也会导致TF无法正常读取本地路径下的文件。

• 第一步先清理损坏的缓存文件，在原有代码前添加如下代码：

import shutil
# 单独删除本次报错的损坏模型缓存
shutil.rmtree('/tmp/tfhub_modules/02229962626ef521d65cf8ce349d83f59c4e3f51', ignore_errors=True)
# 也可以直接清空全部TF Hub缓存
# shutil.rmtree('/tmp/tfhub_modules', ignore_errors=True)

• 如果清理缓存后仍报错，升级对应依赖后重启Colab运行时即可：

!pip install --upgrade tensorflow tensorflow-hub

• 频繁出现该问题的话，可以将TF Hub缓存路径修改到已挂载的Google Drive目录，避免临时目录丢失数据：

import os
os.environ["TFHUB_CACHE_DIR"] = "/content/drive/MyDrive/tfhub_cache"

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lombiz