要转换TensorFlow模型，可以使用TensorFlow提供的tf.saved_model API。
下面是一个示例代码，将一个Keras模型转换为SavedModel格式：
import tensorflow as tf
# 加载Keras模型
model = tf.keras.models.load_model('model.h5')
# 转换为SavedModel格式
tf.saved_model.save(model, 'saved_model')
要转换为TensorFlow Lite模型，可以使用tf.lite.TFLiteConverter类，示例如下：
# 转换为TFLite格式
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('saved_model')
tflite_model = converter.convert()
# 保存TFLite模型
with open('model.tflite', 'wb') as f:
f.write(tflite_model)
通过以上步骤，您就可以将TensorFlow模型转换为SavedModel格式或TensorFlow Lite格式。
