简短版本：
我想以清晰的方式可视化 keras 模型，但未能将模型转换为 lucid 可以接受的格式。
长版：
我想用 lucid 探索一个简单的 keras 内置模型（MNIST 的 CNN，就像这个https://www.tensorflow.org/tutorials）。
将模型导入 lucid 的教程在这里 https://colab.research.google.com/drive/1PPzeZi5sBN2YRlBmKsdvZPbfYtZI-pHl#scrollTo=3YKffRa70uGm
告诉我我需要一个“冻结图”。所以我跟着这个教程
https://towardsdatascience.com/freezing-a-keras-model-c2e26cb84a38 ,
将 keras 模型转换为 tf 估计器，对其进行训练并应用本教程中提供的 freeze_graph() 方法。
但是结果图似乎没有输入节点 lucid 可以使用 - 我假设因为该图所基于的估计器期望输入函数而不是张量作为输入？
有没有办法调整这个图，让它接受常规的 tf 张量作为输入？
或者，是否有另一种方法可以将 keras 模型训练并保存为冻结图，而无需绕过 tf 估计器？