kerasのh5ファイルからtensorflowのpbファイル変換のエラー

Question

前提・実現したいこと

kerasで作成した学習データをandroidで動かしてみたいと思っています。
kerasのh5ファイルからtensorflowのpbファイル変換しようと思ったですが

AssertionError: dense_2/Sigmoid is not in graph

が出ていて解決ができません。

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\xxx\Desktop\python\tinn\keras_to_tensorflow.py", line 29, in <module>
    main()
  File "C:\Users\xxx\Desktop\python\tinn\keras_to_tensorflow.py", line 26, in main
    freeze_graph(session, [out.op.name for out in model.outputs], save_pb_dir=save_pb_dir)
  File "C:\Users\xxx\Desktop\python\tinn\keras_to_tensorflow.py", line 12, in freeze_graph
    graphdef_frozen = tf.compat.v1.graph_util.convert_variables_to_constants(session, graphdef_inf, output)
  File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\tensorflow\python\util\deprecation.py", line 324, in new_func
    return func(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\graph_util_impl.py", line 359, in convert_variables_to_constants
    inference_graph = extract_sub_graph(input_graph_def, output_node_names)
  File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\tensorflow\python\util\deprecation.py", line 324, in new_func
    return func(*args, **kwargs)
  File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\graph_util_impl.py", line 205, in extract_sub_graph
    _assert_nodes_are_present(name_to_node, dest_nodes)
  File "C:\Users\xxx\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\graph_util_impl.py", line 160, in _assert_nodes_are_present
    assert d in name_to_node, "%s is not in graph" % d
AssertionError: dense_2/Sigmoid is not in graph

該当のソースコード

import tensorflow as tf
from keras.models import load_model
from keras import backend as K
from tensorflow.python.framework import graph_io
from tensorflow.python.framework import graph_util


def freeze_graph(session, output, save_pb_dir='.', save_pb_name='frozen_model.pb', save_pb_as_text=False):
    graph = session.graph
    with graph.as_default():
        graphdef_inf = tf.compat.v1.graph_util.remove_training_nodes(graph.as_graph_def())
        graphdef_frozen = tf.compat.v1.graph_util.convert_variables_to_constants(session, graphdef_inf, output)
        graph_io.write_graph(graphdef_frozen, save_pb_dir, save_pb_name, as_text=save_pb_as_text)
        return graphdef_frozen

def main():
    save_pb_dir = 'dddd.pb'
    keras_model = 'best.h5'

    K.clear_session()
    # This line must be executed before loading Keras model.
    K.set_learning_phase(0)
    model = load_model(keras_model)
    session = tf.compat.v1.keras.backend.get_session()
    freeze_graph(session, [out.op.name for out in model.outputs], save_pb_dir=save_pb_dir)

if __name__ == '__main__':
    main()

###自分で調べたことや試したこと
kerasのモデル構築部分を

    model.add(layers.Dense(7,activation="dense_2/sigmoid"))

したりしてみました

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

tensorflow　2.2.0
Keras 2.3.1
windows 10