导入keras或者onnx模型到cubeai进行分析，为什么会报错？

在解决这个问题之前，我们需要先了解CubeAI和导入模型的基本概念。CubeAI是一个AI模型分析和优化工具，可以帮助用户分析和优化他们的AI模型。Keras和ONNX是两种不同的深度学习框架，分别用于构建和训练模型。

根据您提供的信息，您在尝试将Keras或ONNX模型导入CubeAI 9.0.0版本时遇到了问题，而在8.1.0版本时出现了"invalid network"的错误。以下是一些建议来解决这个问题：

1. **检查模型格式**：确保您导入的Keras或ONNX模型是正确的格式。Keras模型通常以`.h5`或`.json`格式保存，而ONNX模型以`.onnx`格式保存。请确保您使用的是正确的文件格式。

2. **检查CubeAI版本兼容性**：不同版本的CubeAI可能对模型格式的支持有所不同。您可以尝试在CubeAI的官方文档或社区中查找关于不同版本支持的模型格式的信息。

3. **更新CubeAI**：如果您使用的是较旧的CubeAI版本，可能存在一些已知的问题或不兼容的情况。尝试更新到最新版本的CubeAI，看看问题是否得到解决。

4. **检查模型结构**：在某些情况下，模型结构可能不符合CubeAI的要求。检查您的模型结构，确保它没有不兼容的层或操作。

5. **查看错误日志**：尽管您提到没有报错内容，但通常在CubeAI中导入模型时，会生成一些日志文件。检查这些日志文件，看看是否有更详细的错误信息，这将有助于您找到问题的根源。

6. **寻求社区帮助**：如果您尝试了上述方法仍然无法解决问题，可以在CubeAI的官方论坛或社区中寻求帮助。提供您遇到的问题、错误信息和模型的详细信息，以便其他用户或开发人员为您提供帮助。

7. **尝试其他模型转换工具**：如果CubeAI无法直接支持Keras或ONNX模型，您可以尝试使用其他模型转换工具（如TensorFlow.js、TorchScript等）将模型转换为CubeAI支持的格式。

通过以上步骤，您应该能够找到问题的原因并解决导入模型时遇到的问题。