tflite模型可以有两个输出的例子

好的，这里给出一个简单的例子，构建一个具有两个输出的模型，该模型将两个输入相乘并返回结果及其平方：

import tensorflow as tf

# 定义输入张量
input_tensor_1 = tf.keras.layers.Input(shape=(1,))
input_tensor_2 = tf.keras.layers.Input(shape=(1,))

# 定义模型结构
x = tf.keras.layers.Concatenate()([input_tensor_1, input_tensor_2])
output_tensor_1 = tf.keras.layers.Dense(1)(x)
output_tensor_2 = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x**2)(output_tensor_1)

# 定义模型
model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_tensor_1, input_tensor_2], outputs=[output_tensor_1, output_tensor_2])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 转换为tflite模型
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

# 将tflite模型保存到文件
with open('model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

在该模型中，我们使用了两个输入张量`input_tensor_1`和`input_tensor_2`，并使用`Concatenate`层将它们连接起来。接着，我们定义了两个输出张量`output_tensor_1`和`output_tensor_2`，分别代表两个输入张量的乘积和平方。最后，我们将这两个输出张量作为模型的输出，并使用`tflite`转换器将模型转换为`tflite`格式的模型。