如何冻结具有BatchNorm层的Keras图

Question

我试图加载带有Batchnorm层的冻结Keras图，但得到错误：

Message: TensorFlow.TFException : Input 0 of node
DenseNet/DenseBlock/ConvBlock/dense_0_0_bn/cond/ReadVariableOp/Switch was
passed float from DenseNet/DenseBlock/ConvBlock/dense_0_0_bn/gamma:0
incompatible with expected resource.

通常解决这个问题的方法是：keras.backend.set_learning_phase(0)，但是当在另一个API（例如TensorflowSharp/TfLite）中加载图形时，这不是一个选项（据我所知）。在

以下是我当前保存图形的方式：

^{pr2}$

有什么方法可以在保存之前以编程方式删除Batchnorm层，以便在Keras之外的环境中加载模型？在