如何将PB模型转换成tensorflow lite模型

将PB模型转换成tensorflow lite模型的步骤如下：

1. 安装TensorFlow和TensorFlow Lite库。可以使用以下命令在终端中安装：

pip install tensorflow
pip install tensorflow-lite

2. 将PB模型转换为TensorFlow Lite FlatBuffer格式。可以使用以下命令：

import tensorflow as tf

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)
tflite_model = converter.convert()
open("converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model)

其中，`saved_model_dir` 是 PB 模型的路径。

3. 载入 Tensorflow Lite FlatBuffer 格式的模型：

import tensorflow as tf

interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path="converted_model.tflite")
interpreter.allocate_tensors()

4. 运行模型：

input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()

input_shape = input_details[0]['shape']
input_data = np.array(np.random.random_sample(input_shape), dtype=np.float32)
interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)

interpreter.invoke()

output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])

其中，`input_data` 是输入数据，`output_data` 是输出数据。

注意：在转换 PB 模型时，需要先将其转换为 SavedModel 格式，再进行转换为 TensorFlow Lite FlatBuffer 格式。