Keras-to-Tensorflow導出示例中爲什麼keras.models.model_from_config（）拋出ValueError？

該Keras網站有this article關於出口凱拉斯模型核心Tensorflow。然而步驟Keras-to-Tensorflow導出示例中爲什麼keras.models.model_from_config（）拋出ValueError？

new_model = model_from_config(config)

拋出一個錯誤：

Traceback (most recent call last): 
    File "/home/hal9000/tf_serving_experiments/sndbx.py", line 38, in <module> 
    new_model = model_from_config(config) 
    File "/home/hal9000/keras2env/local/lib/python2.7/site-packages/keras/models.py", line 304, in model_from_config 
    return layer_module.deserialize(config, custom_objects=custom_objects) 
    File "/home/hal9000/keras2env/local/lib/python2.7/site-packages/keras/layers/__init__.py", line 54, in deserialize 
    printable_module_name='layer') 
    File "/home/hal9000/keras2env/local/lib/python2.7/site-packages/keras/utils/generic_utils.py", line 122, in deserialize_keras_object 
    raise ValueError('Improper config format: ' + str(config)) 
ValueError: Improper config format: {'layers': [{'class_name': 'InputLayer', 'config': {...

人建議有使用model_from_config()法Keras V1車型，因爲V2的釋放問題。不過，我已經嘗試過使用來自不同版本的一系列模型，包括內置的Keras ResNet50以及在該腳本中定義的簡單單層MLP。所有拋出相同的錯誤。

這樣看來，該keras.utils.generic_utils.deserialize_keras_object()方法希望找到在config詞典（see source）的關鍵"class_name"或"config"。在檢查get_config()創建的config字典後，沒有這樣的條目;而不是有鑰匙：