LobeをPythonで使いたいけどエラーが出てきたので教えてもらいたい

Question

前提・実現したいこと

LobeからExportしたモデルを使ってpythonで動かしたいのですがエラーが起きてしまいました。
サンプルが動きません助けてください。。。
参照したサイトです。
https://qiita.com/PoodleMaster/items/af5630305df52bed0564

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'ID card'

実行すると、、、
tensorflow :  2.3.0
2021-12-01 12:13:31.845350: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)to use the following CPU instructions in performance-critical operations:  AVX AVX2
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
■OPTION 1: Predict from an image file
Traceback (most recent call last):
  File "src01.py", line 25, in <module>
    conf = sorted_labels[int(result.prediction)][1]
ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'ID card'

### 該当のソースコード
上のサイトのLobe-APIを使ってsrc01.pyを動かしたところです。
anaconda promptから
\Lobe>python src01.py

```Pythonです



### 試したこと
サイトの①をそのままやりました。エクスポート形式はTensorflowです。Lobe-APIはpipでインストールできなかったのでgithubからDLして直接pip install .で入れました。説明下手ですいません。



### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
tensorflow :  2.3.0
開発環境 anaconda

↓の外にsrc01.pyとsample.pngがあります
export model
    │
    ├─example
    │     │
    │     ├─README.md
    │     ├─requirements.txt
    │     └─tf_example.py
    │
    ├─variables
    │     │
    │     ├─variables.data-00000-of-00001
    │     └─variables.index
    │
    ├─saved_model.pb
    └─signature.json

Answer 1

https://qiita.com/PoodleMaster/items/af5630305df52bed0564には、

今回はLobeが用意した➎Lobe-APIを使用する方法と、➏tensorflowライブラリを使用する方法の2種類を検証したいと思います。

と書かれています。

    conf = sorted_labels[int(result.prediction)][1]

は、➎のコードです。

エクスポート形式はTensorflowです、とのことですね。。➏のコードでないからエラーが出ているのでしょう。

Comments

[beginnerstudent]

そうだったんですね。⑥のTensorflowのサンプルでやってみたのですが、、
>python src02.py
tensorflow : 2.3.0
2021-12-02 10:10:40.896849: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2
To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.
Traceback (most recent call last):
File "src02.py", line 51, in <module>
predict = infer(tf.constant(x))['Prediction'][0]
KeyError: 'Prediction'

と出てきたのですが
このエラーは何なのかわかりますか？