save model 怎么转tflite

将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow Lite 模型可以使用 TensorFlow Lite 转换器。以下是一个简单的示例代码，假设你的 TensorFlow 模型已经被保存为 SavedModel 格式：

import tensorflow as tf

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

# 使用 TFLite 转换器将 SavedModel 转换为 TFLite 模型
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('path/to/saved/model')
tflite_model = converter.convert()

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

如果你的 TensorFlow 模型已经被保存为 Keras 模型，则可以使用以下示例代码将其转换为 TensorFlow Lite 模型：

import tensorflow as tf

# 加载 Keras 模型
model = tf.keras.models.load_model('path/to/keras/model')

# 使用 TFLite 转换器将 Keras 模型转换为 TFLite 模型
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()

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

注意，转换 TensorFlow 模型为 TensorFlow Lite 模型时，有一些限制和注意事项。例如，TensorFlow Lite 不支持所有 TensorFlow 操作和模型结构。因此，在转换之前，你需要确保你的模型适用于 TensorFlow Lite。你可以通过查看 TensorFlow Lite 文档中的支持操作列表，来了解 TensorFlow Lite 的支持操作。