Python Tensorflow的Tensorflow转换keras模型

使用标准代码 导入tensorflow作为tf 将tensorflowjs导入为tfjs

 tfjs_target_dir = 'c:/files'
 model = tf.keras.applications.InceptionV3(
     include_top=True,
     weights='imagenet',
     input_tensor=None,
     input_shape=None,
     pooling=None,
     classes=1000
 )
 tfjs.converters.save_keras_model(model, tfjs_target_dir)

我得到以下错误

文件“C:\Program Files\python36\lib\site packages\tensorflow\python\client\session.py”，第1321行，运行 运行（元数据）

文件“C:\Program Files\python36\lib\site packages\tensorflow\python\client\session.py”，第1340行，在调用中 提升类型（e）（节点定义、操作、消息）

FailedPremissionError:尝试使用未初始化的值conv2d_98/内核

---

[[Node:_retval\u conv2d\u 98/kernel\u 0\u 0=_RetvalT=DT\u FLOAT，index=0，_device=“/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0”]

是否尝试提供输入形状

e、 g

使用img_，高度/宽度是您想要预测的图片大小

if K.image_data_format() == 'channels_first':
    input_shape = (3, img_height, img_width)
else:
    input_shape = (img_height, img_width, 3)