我有一个saved_model.pb文件，是不是就可以转换成tflite 模型了

是的，你可以将SavedModel格式的模型转换为TFLite格式。转换器可以从SavedModel格式的模型中提取[tensor](https://geek.csdn.net/educolumn/0ebc891269ff76b86c4b41f64bffd5db?spm=1055.2569.3001.10083)Flow图形和权重，并将其转换为TFLite FlatBuffer格式，从而可以在移动[设备](https://geek.csdn.net/educolumn/26c37a53b9cdae2873277edf2f314f09?spm=1055.2569.3001.10083)上进行推理。 以下是将SavedModel格式的模型转换为TFLite格式的Python[代码](https://geek.csdn.net/educolumn/1572ef9b473b4e00f6b2bf6d428b7c27?spm=1055.2569.3001.10083)示例： ```python import [tensor](https://geek.csdn.net/educolumn/0ebc891269ff76b86c4b41f64bffd5db?spm=1055.2569.3001.10083)flow as tf # Load the SavedModel model = tf.saved_model.load('path/to/saved_model') # Convert the model to TFLite format converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('path/to/saved_model') tflite_model = converter.convert() # Save the TFLite model with open('model.tflite', 'wb') as f: f.write(tflite_model) 请注意，这里的加载模型的[方式](https://geek.csdn.net/educolumn/0a7fca90472e8d39fd3078246e0b14f3?spm=1055.2569.3001.10083)是使用`tf.saved_model.load`方法，而不是`tf.keras.models.load_model`方法。转换器也不是从Keras模型中创建的，而是从保存的模型中创建的。