思路是matlab调用h5文件可以省略python，加快运行速度，所以用importKerasNetwork接口调用h5文件，在tf的load_model可以正常调用模型的，但是在matlab中就出现报错
出错 nnet.internal.cnn.keras.importKerasNetwork (第 35 行)
Network = assembleNetwork(LayersOrGraph);
出错 importKerasNetwork (第 91 行)
Network = nnet.internal.cnn.keras.importKerasNetwork(modelfile, varargin{:});
原因:
网络: 缺少输出层。网络必须有至少一个输出层。
层 'dense_OutputLayer_PLACEHOLDER': 未连接的输出。每个层输出必须连接到另一层的输入。
层 'dense_OutputLayer_PLACEHOLDER': 层验证失败。在层 nnet.keras.layer.PlaceholderOutputLayer
中使用 'forward' 时出错。该函数引发了错误，无法执行。
错误使用 nnet.internal.cnn.layer.util.CustomLayerLegacyStrategy/forward (第 42 行)
Networks containing PlaceholderLayers cannot be trained or used for prediction.
Either remove or replace all PlaceholderLayers.
网络结构是两层LSTM，一层全连接层，tf版本是1.14.0，keras是对应版本，对tf不太了解，对于没有输出层的问题向各位请教！salute
