tf1环境下将save model转化为tflite的代码

以下是tf1环境下将saved model转换为tflite的代码示例：

import tensorflow as tf

# 加载saved model
saved_model_dir = 'path/to/saved/model'
model = tf.saved_model.load(saved_model_dir)

# 创建tflite转换器
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)

# 设置输入和输出
input_shape = [1, 224, 224, 3]
input_tensor = tf.zeros(input_shape, dtype=tf.float32)
converter.inference_input_type = tf.float32
converter.inference_output_type = tf.float32
converter.input_shape = input_shape

# 转换模型
tflite_model = converter.convert()

# 保存tflite模型
tflite_model_file = 'path/to/tflite/model.tflite'
with open(tflite_model_file, 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

在以上代码中，首先加载了saved model，并创建了tflite转换器。然后，使用`inference_input_type`和`inference_output_type`设置输入和输出类型，并使用`input_shape`设置输入形状。最后，使用`tflite_converter.convert()`方法将模型转换为tflite格式，并将其保存到文件中。