Web应用已部署，用于身份验证但无法进行预测。

这可能是由于没有正确配置模型并未将其部署到 Web 应用程序中所致。以下是一个简单的示例，演示如何使用Flask框架和TensorFlow模型将预测功能部署到Web应用程序中。

1. 配置模型并将其保存到磁盘上：

import tensorflow as tf

# Build and train your TensorFlow model here
# ...

# Save the trained model to disk
model.save('model.h5')

2. Flask应用程序应该可用于许多预测请求：

from flask import Flask, request, jsonify
import numpy as np
import tensorflow as tf

app = Flask(__name__)

# Load the trained model from disk
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')

@app.route('/api/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.get_json()
    input_data = np.array(data['input'])
    prediction = model.predict(input_data)
    output = {'prediction': prediction.tolist()}
    return jsonify(output)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

这里我们定义了一个Flask应用程序，加载了之前保存的模型，并定义一个处理预测请求的路由。例如，客户端可以通过如下所示的代码发送POST请求：

import requests

input_data = [[0.2, 0.5, 0.1, 0.2]]
response = requests.post('http://localhost:5000/api/predict', json={'input': input_data})
print(response.json())  # {'prediction': [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]]}

这个简单的Web应用程序现在可以正确地执行预测，并通过REST API返回它们。