转换后的Tensorflow JS模型报告缺少输入形状

我正在移植，以便使用TFJS在浏览器中运行。我的培训没有问题，在整个培训过程中定期从模型中导出良好的示例图像

要导出到TFJS，我从最新的检查点加载生成器模型，并使用

model.save（model\u name.h5，save\u format='h5'）

然后，我使用

tensorflowjs_转换器--input_format=keras model_name.h5 tfjs_model

在浏览器中加载模型时，出现以下错误：

错误：顺序模型中的第一层必须获得'inputShape'或'batchInputShape'参数。

这令人费解，因为生成器的第一层确实定义了输入形状：

def Generator(filters):
    inputs = tf.keras.layers.Input(shape=[256, 256, 3])

此外，在导出之前可视化模型时，它似乎还定义了输入形状

我使用的是TensorFlow2.1.0和TensorFlowJS1.7.2

对如何解决这个问题有什么建议吗

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我也尝试过以TF-saved_模型格式导出，但该模型只预测NAN。我假设有更大的问题吗？

我也有同样的问题，我只上传了model.json文件，而没有上传同样由tensorflowjs_转换器创建的bin文件。确保已将model.json文件和.bin文件上载到同一文件夹中。model.json文件使用.bin文件来获取权重。

问题可能是由于Martjin指出的文件不足，或者是由于javaScript代码中的错误。

错误可能是指“downsample”函数下的顺序层。您是否尝试过在Conv2D层之前添加输入层或在其上添加形状？