模型转换新人贴

这两天转换模型始终报错，经我个人推敲应该是申请变量出错，其实好几种方法在pc都能用但转rknn就报错，而且示例代码给的是三通道的我用的是灰度图，请大神帮我看一下这段代码该怎么写（我相信做过深度学习的都知道着带码是什么意思，我就不废话了上带码！）
inputs = tf.placeholder(tf.float32,[None,128,128],name='inputs')  # 神经网络输入数据(1*4096)
inputs_reshape = tf.reshape(inputs, [-1, 128, 128, 1])  # 改变经网络输入数据形状(1个64*64的矩阵)
labels = tf.placeholder(tf.float32, [None,32],name='labels')  # 神经网络输出数据的形状(1*3)
kp = tf.placeholder_with_default(1.0, shape=(), name="keep_prob"）
请大神指教总是inputlayer报错

你如果自己写模型的话，为啥不用keras写法，还在用这种被淘汰的写法呢。。。