Python 将tf模型转换为TFlite模型时出错

我目前正在建立一个模型，用它在我的nano 33 BLE感应板上，通过测量湿度、压力、温度来预测天气，我有5门课。 我使用了一个kaggle数据集来训练它

    df_labels = to_categorical(df.pop('Summary'))
    df_features = np.array(df)
    
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df_features, df_labels, test_size=0.15)
    
    normalize = preprocessing.Normalization()
    normalize.adapt(X_train)
    
    
    activ_func = 'gelu'
    model = tf.keras.Sequential([
                 normalize,
                 tf.keras.layers.Dense(units=6, input_shape=(3,)),
                 tf.keras.layers.Dense(units=100,activation=activ_func),
                 tf.keras.layers.Dense(units=100,activation=activ_func),
                 tf.keras.layers.Dense(units=100,activation=activ_func),
                 tf.keras.layers.Dense(units=100,activation=activ_func),
                 tf.keras.layers.Dense(units=5, activation='softmax')
    ])
    
    model.compile(optimizer='adam',#tf.keras.optimizers.Adagrad(lr=0.001),
                 loss='categorical_crossentropy',metrics=['acc'])
    model.summary()
    model.fit(x=X_train,y=y_train,verbose=1,epochs=15,batch_size=32, use_multiprocessing=True)

然后对模型进行训练，我想在运行convert命令时将其转换为tflite模型，我得到以下消息：

    # Convert the model to the TensorFlow Lite format without quantization
    converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
    tflite_model = converter.convert()
    
    # Save the model to disk
    open("gesture_model.tflite", "wb").write(tflite_model)
      
    import os
    basic_model_size = os.path.getsize("gesture_model.tflite")
    print("Model is %d bytes" % basic_model_size)




    <unknown>:0: error: failed while converting: 'main': Ops that can be supported by the flex runtime (enabled via setting the -emit-select-tf-ops flag):
        tf.Erf {device = ""}

#将模型转换为TensorFlow Lite格式，无需量化
converter=tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model（model）
tflite_model=converter.convert（）
#将模型保存到磁盘
打开（“手势\模型.tflite”，“wb”）.write（tflite \模型）
导入操作系统
basic\u model\u size=os.path.getsize（“手势\u model.tflite”）
打印（“型号为%d字节”%basic\u Model\u size）
：0:错误：转换“main”时失败：flex运行时支持的操作（通过设置-emit select tf Ops标志启用）：
tf.Erf{device=”“}

供您参考，我使用google colab设计模型

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如果有人对这个问题有任何想法或解决方案，我将很高兴听到

我解决了这个问题！这是TFlite尚不支持的激活函数“gelu”。我将其更改为“relu”，不再有问题。

当您没有设置转换器支持的操作时，通常会发生这种情况

以下是一个例子：

import tensorflow as tf

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(saved_model_dir)

converter.target_spec.supported_ops = [
  tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS, # enable TensorFlow Lite ops.
  tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS # enable TensorFlow ops.
]

tflite_model = converter.convert()
open("converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model)

此支持操作列表不断变化，因此，如果错误仍然出现，您也可以尝试按如下方式设置实验转换器功能：

converter.experimental_new_converter = True

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谢谢我已经通过将gelu函数更改为relu解决了这个问题，Tflite还不支持gelu。