K.random_normal(shape=(batch，dim))的Tflite TOCO转换失败

K.random_normal(shape=(batch, dim))是指使用Keras框架中的random_normal函数生成一个指定形状的张量，其中batch表示批次大小，dim表示维度大小。该函数会生成一个服从正态分布的随机张量。

Tflite TOCO是指TensorFlow Lite的优化器，用于将TensorFlow模型转换为适用于移动设备的轻量级模型。然而，对于Keras中使用的某些特定操作，如K.random_normal，可能会导致Tflite TOCO转换失败。

在这种情况下，可以尝试以下解决方案：

1. 使用其他方式生成随机张量：可以尝试使用TensorFlow的原生操作来生成随机张量，例如tf.random.normal函数。这样可以避免Keras特定操作的转换问题。
2. 手动实现随机正态分布：如果无法使用其他方式生成随机张量，可以考虑手动实现随机正态分布的逻辑。可以使用NumPy库或TensorFlow的原生操作来生成随机张量，并将其转换为Tflite模型。
3. 更新TensorFlow版本：确保使用的TensorFlow版本是最新的，因为新版本通常会修复一些转换问题。可以尝试升级TensorFlow版本并重新进行转换。

需要注意的是，以上解决方案仅供参考，具体的解决方法可能因实际情况而异。在遇到转换失败的问题时，建议查阅相关文档、社区或咨询TensorFlow官方支持以获取更准确的解决方案。