我正在训练一个 U2Net 模型，并希望使用量化感知训练来减小模型的大小。根据官方文档，我们需要导入 tensorflow_model_optimization 库并使用量化模型功能。
问题 - 当我使用它时，我得到 AttributeError: 'list' object has no attribute 'dtype' 这是我的模型声明代码 -
quantize_model = tfmot.quantization.keras.quantize_model
net_input = Input(shape=(256,256,3))
model_output = U2NET(net_input)
model = Model(inputs = net_input, outputs = model_output)
qa_model = quantize_model(model)
lr = 1e-3
opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate = lr)
bce = BinaryCrossentropy()
qa_model.compile(optimizer = opt, loss = loss, metrics = None)
U2net函数是模型声明部分。我能够得到正常的model.summary()。我正在尝试训练google colab gpu的模型。没有 QAT，模型训练良好。
请帮忙