Javascript “错误”；在没有配置数组的情况下调用Sequential.fromConfig；

我使用tensorflow js从keras加载一个模型，如下所示 但是在这行代码中

const model = await tf.loadModel('https://foo.bar/tfjs_artifacts/model.json');

我发现了错误

Error: Sequential.fromConfig called without an array of configs
at new t (app.js:26972)
at t.fromConfig (app.js:26972)
at deserializeKerasObject (app.js:26972)
at deserialize (app.js:26972)
at app.js:26972
at app.js:26972
at Object.next (app.js:26972)
at o (app.js:26972)

我能做些什么来修复它。这一错误的可能原因是什么？ 谢谢你的帮助

注意：我已经在我的服务器中启用了cors，所以我认为这不是一个与 我的服务器。我使用的是本地主机（不是指南中提到的那个） 正如我使用的文档中所提到的

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tfjs.keras.converters.save\u keras\u model（）我会仔细检查您的

model.json

。当我将Keras模型权重转换为Tensorflow.json格式（而不是整个模型）时，我得到了完全相同的错误。i、 e.我用

model.save\u weights（filepath）

而不是

model.save（）

保存我的Keras模型

您的问题可能与我的不同，但可能与您的实际模型有关，而不是与所述模型的加载有关。

根据中的评论，更新您的tfjs版本：

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这对我有用

你是否将所有工件文件移到了模型应该从中加载的目录中？是的..我已经这样做了，可能与文档say to use converter有关我已经使用过了。。。。我曾经用过。。。我使用keras和TensorFlow是的，我也使用了tfjs转换器。但是您可以在任何模型文件上使用该转换器，Keras生成的一些模型文件不能与Tensorflow.js一起使用。这就是我在我的帖子中想表达的观点。@micah5你是如何解决这个问题的？我遇到了类似的问题。@GAUTAMKISHORESHAHI您好，我用

model.save（）

保存了我的模型，从那时起一切都很顺利here@micah5非常感谢你。我也会尝试一下，您是在model.fit（）之后还是在测试模型之后保存模型的。是否可以查看您的代码（如果它上传到某处）？