上次那个模型重构是简单的修改，那么这次则是针对tflite中不支持的Op来修改的，很多github上的东西都不能落地，这也是其中一个原因，当然我说的落地是放在移动端，不是服务器。很多人的项目都是直接运用tf的操作，根本没有顾虑是否tflite支持这种操作，所以，该博文就针对这种东西，重新改下。当然其中的问题我已经在TensorFlow的github官方提出了issue，可以查看。
补充一：刚看到可以直接用pb放在手机端？？？这是真的？？Java调用pb感觉速度可能会受限很多吧，问题也会不少，不妨试试。但是目前是否可以直接用融入stft的pb来试试呢？慢是肯定的了，处理一帧要一秒。。。。。。。。。。。。。。。疯了。
补充二：暂时先放弃上面的做法，可行性不大。修改网络，将与网络无关的方法全部剔除，改成模型外的方法。网络中不准出现np的库函数。安装librosa时发现这个玩意还依赖soundfile，而安装后者后仍然不能用，发现需要安装库sudo apt-get install libsndfile1安装后可用了。我特么又安装了java，安装方法在此，重拾我三年前学了一两周的java，tflite要java写安卓客户端啊。Idea Java使用方法，用这个写了个Hello World，特么的可以干活了。
补充三：老子讲GRU换成LSTM，发现出错的Op是一样的，也是就是RNN都有可能，而且是很大可能都有这个问题，出错与这个基本相同，老子也已经换了其他函数，比如SimpleRNNCell/BasicRNNCell，估计结果是一样的，而且MultiRNN换成了它的替代者，其实我都是用的替代者，或将升级为的函数。
MultiRNNCell和LSTMCell错误结果如下：
Converting unsupported operation: TensorArrayV3
Op node missing output type attribute: rnn/TensorArray
Converting unsupported operation: TensorArrayV3
Op node missing output type attribute: rnn/TensorArray_1
Converting unsupported operation: TensorArrayScatterV3
Op node missing output type attribute: rnn/TensorArrayUnstack/TensorArrayScatter/TensorArrayScatterV3
Converting unsupported operation: Enter
Converting unsupported operation: LoopCond
Op node missing output type attribute: rnn/while/LoopCond
Unsupported data type in placeholder op: 20
Converting unsupported operation: TensorArrayReadV3
Converting unsupported operation: TensorArrayWriteV3
Op node missing output type attribute: rnn/while/TensorArrayWrite/TensorArrayWriteV3
Converting unsupported operation: Exit
Converting unsupported operation: TensorArraySizeV3
Op node missing output type attribute: rnn/TensorArrayStack/TensorArraySizeV3
Converting unsupported operation: TensorArrayGatherV3
Check failed: batch == 1 (2 vs. 1)是不是差不多？因此我想，这是RNN的缘故，比如dynamic_rnn换成其他高级点的tf.keras.layers.RNN
补充四：我用的tf2中的函数而dynamic_rnn不是tf2中的，所以在我转pb的时候，用的tf.nn.dynamic_rnn和
from tensorflow.keras.layers import StackedRNNCells,SimpleRNNCell因而出错了，在转pb的过程中出现错误。我估计GRUCell也一样出错。
from tensorflow.keras.layers import StackedRNNCells,GRUCell因此我将用tf2的函数重新训练数据。或者完全用keras也是可以的，这个需要看懂Model到底是什么结构。
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