h5模型转化为pb模型，代码及排坑

我是在实际工程中要用到tensorflow训练的pb模型，但是训练的代码是用keras写的，所以生成keras特定的h5模型，所以用到了h5_to_pb.py函数。
附上h5_to_pb.py（python3）

#*-coding:utf-8-*

"""
将keras的.h5的模型文件，转换成TensorFlow的pb文件
"""
# ==========================================================

from keras.models import load_model
import tensorflow as tf
import os.path as osp
import os
from keras import backend
#from keras.models import Sequential

def h5_to_pb(h5_model, output_dir, model_name, out_prefix="output_", log_tensorboard=True):
    """.h5模型文件转换成pb模型文件
    Argument:
        h5_model: str
            .h5模型文件
        output_dir: str
            pb模型文件保存路径
        model_name: str
            pb模型文件名称
        out_prefix: str
            根据训练，需要修改
        log_tensorboard: bool
            是否生成日志文件
    Return:
        pb模型文件
    """
    if os.path.exists(output_dir) == False:
        os.mkdir(output_dir)
    out_nodes = []
    for i in range(len(h5_model.outputs)):
        out_nodes.append(out_prefix + str(i + 1))
        tf