在TensorFlow JS中按名称获取model.predict中的输出

我的模型有几个输出

class MyModel(tf.keras.Model):
    def call(self, input):
        ...
        return {"a": a, "b": b, "c": c}

a

、

b

和

c

都被命名为张量。但在转换成TF-JS并在浏览器中运行模型之后，我的输出似乎是一个以任意顺序排列的无名元素列表。所以我不知道如何将训练与发球相匹配。有什么想法吗

我希望能够在JS中执行类似的操作：

pred = model.predict(input);
a_pred = pred["a"]

下面是JS控制台中的输出。

更新1：使用

saved\u model\u cli查看模型图

发现

SignatureDef

有意义，并具有预期的不同输出：

The given SavedModel SignatureDef contains the following output(s):
    outputs['a'] tensor_info:
        ...
    outputs['b'] tensor_info:
        ...
    outputs['c'] tensor_info:
        ...

我想问题是转换成TF-JS

更新2：在其中一个示例中，预测也是一个列表，但它似乎是有序的（请参阅）

更新3：通过在JS中打印

model.outputNodes

，我发现我在

model.json

中的输出操作被称为

IDENTITY、IDENTITY\u 1、IDENTITY\u 2

。所以我需要弄清楚如何正确命名它们