如何从保存的模型生成tflite？

从保存的模型生成tflite的过程可以分为以下几个步骤：

1. 导入所需的库和模型：首先，需要导入TensorFlow的相关库，包括tensorflow和tensorflow.lite。然后，加载已经保存的模型文件，可以使用tensorflow.keras.models.load_model()函数加载.h5或者.saved_model格式的模型。
2. 转换为tflite格式：使用tensorflow.lite.TFLiteConverter.from_keras_model()函数将加载的模型转换为tflite格式。可以设置一些选项，如优化器类型、输入/输出张量的数据类型等。
3. 保存tflite模型：使用转换后的模型对象的save()方法，将tflite模型保存到指定的文件路径。

下面是一个示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# 导入已保存的模型
model = keras.models.load_model('saved_model.h5')

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

# 保存tflite模型
with open('model.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_model)

在这个示例中，我们假设已经有一个保存的模型文件saved_model.h5，然后使用from_keras_model()函数将其转换为tflite格式，最后将转换后的模型保存到model.tflite文件中。

需要注意的是，生成的tflite模型可以在移动设备上进行部署和推理，具有较小的体积和较快的推理速度，适用于移动端的机器学习应用。