这是一篇对手册性质的文章，如果你刚好从事AI开发，可以参考这文章来进行模型转换。
Keras转TFLite需要三个过程，
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Keras 转 Tensorflow
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固化 Tensorflow 网络到 PB(Protocol Buffer)
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PB 转 TFLite
Keras 网络构成
Keras网络有一个文件(正常情况)
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*.h5
它是HDF5格式文件，同时保存了网络结构和网络参数。
Tensorflow 网络的构成
Tensorflow 常见的描述网络结构文件是 ckpt，它有两个文件构成
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model.ckpt
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model.ckpt.meta
新版本的 Tensorflow 的 Saver 会默认使用新格式保存，新格式的文件是这几个
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model.ckpt.data-00000-of-00001
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model.ckpt.index
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model.ckpt.meta
Tensorflow自从开源之后就经常有改动，目前还不确定新格式的三个文件是什么作用跟含义。
就暂时以最稳定的老版本格式来解释。
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model.ckpt
这个文件记录了神经网络上节点的权重信息，也就是节点上 wx+b 的取值。
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model.ckpt.meta
这个文件主要记录了图结构，也就是神经网络的节点结构。
一个完整的神经网络由这两部分构成，Tensorflow 在保存时除了这两个文件还会在目录下自动生成 checkpoint，
checkpoint的内容如下，它只记录了目录下有哪些网络。
model_checkpoint_path: "squeezenet_model.ckpt"
all_model_checkpoint_paths: "squeezenet_model.ckpt"
Keras 转 Tensorflow
转换过程需要先把网络结构和权重加载到model对象,
然后用 tf.train.Saver 来保存为 ckpt 文件。
目前代码是以V1为基础的，指定Saver版本可以在构建Saver的时候指定参数
saver = tf.train.Saver(write_version=tf.train.SaverDef.V1)
saver.save(K.get_session(), './squeezenet_model.ckpt')
CKPT freeze 到 PB
ckpt的网络结构和权重还是分开的
需要先固化到PB，才能继续转成 tflite。
Tensorflow 提供了python脚本用来固化，位置在
/usr/local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/tools/freeze_graph.py
对于固化的过程需要关注这几个参数
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input_meta_graph: meta 文件，也就是节点结构
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input_checkpoint: ckpt 文件，保存权重
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output_graph: 输出PB文件的名称
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output_node_names: 网络输出节点
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input_binary: 输入文件是否为二进制
下面的命令直接给出了如何转换，对于几个参数的意义比较难理解的是倒数第二个，文章后面再给出对它的解释。
python3 freeze_graph.py \
--input_meta_graph=model.ckpt.meta \
--input_checkpoint=model.ckpt \
--output_graph=model.pb \
--output_node_names="final_result" \
--input_binary=true
PB 到 Tensorflow Lite
Tensorflow 提供了 TOCO 工具用来做转换，
必填的参数有下面这些，
toco --graph_def_file=squeezenet_model.pb \
--input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF \
--output_format=TFLITE \
--output_file=model.tflite \
--inference_type=FLOAT \
--input_type=FLOAT \
--input_arrays=input \
--output_arrays=final_result \
--input_sahpes=1,227,227,3
参数中需要解释的有这几个，
--input_shapes: 输入数据的维度，跟你的网络输入有关。比如1,227,227,3，代表的是1个227*227的3通道图片。
--output_arrays 和 --input_arrays:
这两个参数跟网络的输入输出有关。而 output_arrays 跟转换成 PB 时的参数 --output_node_names 是一样的。
也就是说这两个参数必须在查看网络之后才能确定
