kerasを用いたヒートマップ作成において発生するエラー　FailedPreconditionError

前提・実現したいこと

python 3.52を用いてkerasで作成したCNNモデルのヒートマップを作成したいと思っています。
現在作成したモデルを保存し、それを読み込み、読み込んだモデルでラベル予測したまで完成していますが、ヒートマップ作成の時に
エラーが発生して詰まっています。
今回のモデルではconv2d_8 という名前の畳み込み層を取り出したいと考えています。
img_tensorはヒートマップ作成のための入力データにしています。

参考にしたサイトは　https://qiita.com/yakisobamilk/items/8f094590e5f45a24b59c　です。

エラーメッセージは長いため、一部省略しています。

発生している問題・エラーメッセージ

FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value conv2d_8/bias
	 [[Node: conv2d_8/bias/read = Identity[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@conv2d_8/bias"], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](conv2d_8/bias)]]

FailedPreconditionError (see above for traceback): Attempting to use uninitialized value conv2d_8/bias
	 [[Node: conv2d_8/bias/read = Identity[T=DT_FLOAT, _class=["loc:@conv2d_8/bias"], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](conv2d_8/bias)]]

該当のソースコード

python
1#保存したモデル
2model = Sequential()
3keras.initializers.Initializer()
4model.add(Conv2D(28,input_shape=image_shape,kernel_size=5,padding="same",activation='relu'))
5model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) 
6model.add(Conv2D(56, kernel_size=5, padding="same", activation='relu'))
7model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
8model.add(Flatten())     
9model.add(Dense(128, activation='relu'))
10model.add(Dense(output_size, activation='softmax')) 
11
12open('and.json',"w").write(model.to_json())
13model.save_weights('and.h5')
14=======================================
15#ヒートマップ作成する方のコードの一部
16
17# モデルの読み込み
18model = model_from_json(open('and.json', 'r').read())
19model.load_weights('and.h5')
20
21# モデルの最終出力を取り出す
22model_output = model.output[:, 0]
23# 最後の畳込み層を取り出す
24last_conv = model.get_layer('conv2d_8')
25from tensorflow.python.keras import backend as K 
26grads = K.gradients(model_output, last_conv.output)[0]
27pooled_grads = K.mean(grads, axis=(0, 1, 2))
28iterate = K.function([model.input],
29                     [pooled_grads, last_conv.output[0]])
30pooled_grads_val, conv_output_val = iterate([img_tensor]) #ここでエラーが発生