FlaskでKerasのモデルを使うとエラーが出てしまう。

#jupyterでは作動しますが、flaskではエラーが出てしまいます。
##読み込みたいモデル（pickleで保存）

python
1model = Sequential()
2model.add(Dense(4, activation="relu", input_shape=(train_data.shape[1], )))
3model.add(Dense(4, activation="relu"))
4model.add(Dense(1))
5
6#pickleで保存
7f = open("baseball_model","wb")
8pickle.dump(model, f)
9f.close

##jupyterでは動作する

python
1f = open("baseball_model", "rb")
2model2 = pickle.load(f)
3ans = model2.predict(data)
4print(ans)
5#実行結果→3.4324521

##Flaskではエラーになる
簡潔に書くために省略しましたが、関数(model_run)に渡すデータの型や次元などは正しいと思います。
jupyter（モデルを保存したnotebookではないところで実行可能でした）ではエラーになりませんが、webに持っていくと（flaskに組み込むと)エラーになってしまいます。

python
1from flask import Flask, request, render_template
2app = Flask(__name__)
3
4import pickle
5f = open("baseball_model", "rb")
6model = pickle.load(f)
7
8def model_run(data):
9	ans = model.predict(data)
10	return ans
11.
12.
13.
14@app.route("/baseball/result")
15def baseball_result():
16    pred = model_run(data_0)
17    return render_template("baseball_result.html", pred = pred)
18