如何解决将具有权重不匹配的keras模型转换为tensorflowjs，groups = 2的层
我正在构建一个keras模型，将保留的权重加载到该模型上，然后尝试将其转换为tfjs，问题出在将groups参数设置为2的一层。我将权重形状与预先转换的形状和keras模型可以匹配，但是当我将其转换为tfjs并加载到brower上时，会出现不匹配的错误。
代码：
eyes_model = keras.Sequential(
[
keras.Input(shape=(224,224,3)),layers.Conv2D(96,kernel_size=11,strides=4,padding='valid',activation='relu'),layers.MaxPooling2D(pool_size=3,strides=2),layers.Conv2D(256,kernel_size=5,strides=1,padding='same',groups=2,# This is the layer mismatch happens
layers.MaxPooling2D(pool_size=3,layers.Conv2D(384,kernel_size=3,layers.Conv2D(64,kernel_size=1,activation='relu')
]
)
正确的权重应该是：[5、5、48、256]，这是预先训练的权重的形状，但是当我将其转换并加载到浏览器中时，错误就会发生：
Uncaught (in promise) Error: Shape mismatch: [5,5,96,256] vs. [5,48,256]
at checkShapesMatch (webgazer.js:66610)
at variables_LayerVariable.write (webgazer.js:66578)
at webgazer.js:66781
at Array.forEach ()
at batchSetValue (webgazer.js:66779)
at models_Sequential.loadWeights (webgazer.js:70579)
at loadLayersModelFromIOHandler (webgazer.js:73987)
通过以下方式完成转换： tfjs.converters.save_keras_model（model）
解决方法
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