tf.keras h5 to Tensorflow pb -结果pb缺少输出节点，即使输入明显有它？

tf.keras是TensorFlow的高级API，用于构建和训练深度学习模型。h5是Keras模型保存的文件格式，而Tensorflow pb是TensorFlow模型保存的文件格式。在将h5模型转换为TensorFlow pb模型时，可能会出现结果pb缺少输出节点的情况，即使输入节点是明确存在的。

这个问题通常是由于转换过程中的一些配置或参数设置不正确导致的。为了解决这个问题，可以尝试以下步骤：

1. 确保使用的是兼容的TensorFlow版本。不同版本的TensorFlow可能对模型转换有不同的要求和支持。
2. 检查转换代码中的参数设置。确保指定了正确的输入和输出节点名称。可以使用model.summary()函数查看模型的结构和节点名称。
3. 确保模型的输入和输出节点在转换过程中被正确识别和保存。可以尝试使用TensorFlow的tf.compat.v1.graph_util.import_graph_def函数导入模型的图定义，并检查是否包含正确的输入和输出节点。
4. 如果转换过程中仍然存在问题，可以尝试使用TensorFlow的其他模型转换工具，如tf.saved_model.save或tf.keras.models.save_model，以获得更好的转换结果。

总之，当将tf.keras的h5模型转换为TensorFlow pb模型时，确保使用兼容的TensorFlow版本，并仔细检查转换代码中的参数设置和模型的输入输出节点。如果问题仍然存在，可以尝试使用其他的TensorFlow模型转换工具。