哈喽，你们朝思暮想的小明哥回来啦。
在家5天种地3天，下雨两天，这就过去了，还是搬砖好啊，至少没有那么累了。
本文接上一篇，此文主要解决以下几个问题：
1-keras中的RNN如何设置？包括模型的结构，参数设置，这其实是一个复习；
2-keras中的h5/hdf5模型文件如何转化为tflite，包括各种模型（CNN/RNN/etc），这才是重点；
3-之前那个模型如何转化为keras模型，可能有些差别，但不应该有很大的差别，包括参数的设置及测试结果，输入和输出，这是模型转化的关键一步。
各自时间安排，1-1天，2-2天，3-3天
其中3包括参数的输入，这个需要将所有stft合成一个文件，这样使用起来方便，而Y也是stft，这个也合成一个文件。估计用时1天。
下面是具体操作，
针对第1个问题，其中应该包括参考常见RNN以及修改需要的RNN，先看下别人给我的回复，有keras模型我就先看看。
【补充：我看了下别人给我的keras模型，这特么也太大了吧，卧槽112M，我试试能不能减少参数。大佬给出的是CNN的模型，而且用了BN层，我怕这个层在转tflite中存在困难啊,其次他的UNET模型中hop长度是nfft的一半，我如果是1/4估计模型更大，他的模型或许不是最佳的，最佳的模型还是RNN，RNN具有不可替代的作用，不过大佬的data input及模型结构具有参考意义】
另外有一个关键点先尝试解决下，别人给我回复说batch应该为1，也就是说我可以尝试设置/修改下参数。比如说
input shape=(None,5,513)或许这种要重新截取下wav的时间，这个不费劲。的确我没修改这种参数。
【其实在训练过程中的shape是(None,None,513),完全可以在模型转pb时直接设置为(1,5,513)，