Tensorflow 无法使用加载的冻结模型进行预测

我从中复制了代码并尝试运行我自己的冻结模型，该模型已加载，但在尝试使用predict方法时产生了错误

我正在使用0.14.2版的tfjs和71.0.3578.98版的Google Chrome

我使用了repo中显示的示例，并通过Thread watch启动了服务器

其次，我成功加载了我自己的FrozenModel

但当我使用正确形状输入的加载模型的预测方法时，它显示了以下错误：

ERROR: 0:163: 'updates' :  left of '[' is not of type array, matrix, or vecto

我只是稍微修改了中的原始index.js，脚本如下所示：

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

const MODEL_URL = 'path_to_tensorflowjs_model.pb';
const WEIGHTS_URL = 'path_to_weights_manifest.json';

let gan;
const ganDemo = async () => {
  status('Loading model...');

  gan = await tf.loadFrozenModel(MODEL_URL, WEIGHTS_URL);
  gan.predict(tf.zeros([1, 3, 450, 300])).dispose(); # error here

  ...

我已确保模型已成功加载，并且输入的形状正确我故意尝试了其他形状，如果形状不正确，它将抛出另一个错误

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非常感谢您的建议。

您使用的tfjs npm版本是什么？ 您能否尝试使用最新版本v1.0.0-Alpha 2或v0.15.1

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有一个与sparseToDense op.相关的评论。

谢谢您的评论。我想我用的是v0.14.2。我通过指定javascript尝试了v0.15.1和v1.0.0-alpha2:`script src=>`但是错误仍然发生，还有其他建议吗？错误看起来像是形状不匹配，但很难判断原因是什么。如果您可以共享该模型，我可能可以对其进行调试。我上载了该模型和一个简单的网页/服务器，以及在以下位置复制错误的步骤：。因为我尝试加载的模型非常大，有600MB，所以我制作了一个简单的HTTP服务器，允许您在不使用internet带宽的情况下重复加载模型。如果您能抽出时间帮助调试，我将非常感激。如果有什么我可以帮你调试这个，请告诉我，提前感谢。你能尝试转换新发布的转换器PIPV1.0.1再次模型。我相信其中一个权重被转换成[0]形张量。如果仍然存在错误，请共享新转换的模型。谢谢。这是通过。非常感谢@Ping Yu！