重新使用保存的模型进行预测返回“变量不可提取”

Question

我正在尝试使用tensorflow save_model函数使用保存在.h5文件中的已训练模型进行预测，并使用load_model函数重新加载它。当我尝试使用保存的模型进行预测时，返回“变量不可提取”错误。

要解决此问题，我遵循了以下链接（https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/27716）中提到的方法，即

1. 必须在tf.init_scope下定义变量初始值设定项op
2. 必须在tf.init_scope下定义条件训练操作
3. 在致电sess.run之前，必须解开培训操作

此更改之后，模型开始重现“错误：TypeError：无法将feed_dict键解释为张量：Tensor Tensor（“ Placeholder_64：0”，shape =（128，784），dtype = float32）不是此元素图形。”。参考此链接（Tensorflow: Cannot interpret feed_dict key as Tensor），我尝试通过使用K.clear_session函数清除Keras会话来解决此问题。

通过进行此更改，我可以使用保存的模型进行预测。但是，当我重新训练模型以更新模型并再次保存它时，它返回“ Tensor Tensor（“ Placeholder：0”，shape =（5，4），dtype = float32）不是该图的元素。“

当我是机器学习的初学者时，如果您可以提供与此相关的任何指针或让我知道是否缺少任何内容，将对您有所帮助。

谢谢。