使用tensorflow将别的模型转化为TensorFlow lite ，应该怎么做

将别的模型转化为TensorFlow Lite有以下几个步骤：

1. 安装TensorFlow和TensorFlow Lite

在转化模型之前，需要先安装TensorFlow和TensorFlow Lite。可以通过pip安装，命令如下：

pip install tensorflow
pip install tensorflow-lite

2. 将模型转化为TensorFlow格式

将模型转化为TensorFlow格式，可以使用TensorFlow提供的工具convert_to_tensorflow.py。该工具可以将常见的深度学习框架模型转化为TensorFlow格式。使用方法如下：

python convert_to_tensorflow.py --input_model=model.h5 --output_graph=model.pb --output_node_names=output

其中，input_model是待转化的模型文件，output_graph是转化后的TensorFlow模型文件，output_node_names是输出节点的名称。

3. 将TensorFlow模型转化为TensorFlow Lite格式

使用TensorFlow提供的工具toco_convert，将TensorFlow模型转化为TensorFlow Lite格式。使用方法如下：

toco_convert --output_file=model.tflite --input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF --output_format=TFLITE --input_arrays=input --output_arrays=output --inference_type=FLOAT --input_shapes=1,224,224,3 --input_data_type=FLOAT model.pb

其中，output_file是转化后的TensorFlow Lite模型文件，input_format是输入的模型格式，output_format是输出的模型格式，input_arrays和output_arrays是输入和输出节点的名称，inference_type是推理类型，input_shapes是输入数据的形状，model.pb是输入的TensorFlow模型文件。