关于#tensorflow#的问题：在图中定义了输出层激活函数使用以下代码保存为pb时报错AssertionError: Activation0/Softmax is not in graph

import tensorflow as tf

# 定义输入占位符
input = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784], name='input')

# 定义隐藏层
hidden = tf.layers.dense(inputs=input, units=256, activation=tf.nn.relu, name='hidden')

# 定义输出层
output = tf.layers.dense(inputs=hidden, units=10, activation=tf.nn.softmax, name='output')

# 定义损失函数
label = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10], name='label')
loss = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=label, logits=output), name='loss')

# 定义优化器
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=0.001)
train_op = optimizer.minimize(loss, name='train_op')

# 定义全局初始化
init_op = tf.global_variables_initializer()

# 创建一个用于保存模型的Saver对象
saver = tf.train.Saver()

# 训练过程...
# 这里假设模型训练完毕，准备保存模型

# 创建一个会话，运行图模型
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init_op)

    # 训练过程...

    # 保存模型为.pb文件
    saver.save(sess, 'model.pb')