TFLiteConverter.from_session的input_tensor和output_tensor提供了TypeError (张量对象只有在启用了紧急执行时才是可迭代的)。

TFLiteConverter.from_session的input_tensor和output_tensor提供了TypeError (张量对象只有在启用了紧急执行时才是可迭代的)。

这个错误是由于在使用TFLiteConverter.from_session函数时，input_tensor和output_tensor参数需要传入可迭代的张量对象，但是当前的张量对象并没有启用紧急执行，导致出现了TypeError。

解决这个问题的方法是确保传入的张量对象已经启用了紧急执行。紧急执行是TensorFlow Lite中的一种执行模式，它可以提高模型的性能和效率。要启用紧急执行，可以使用tf.config.run_functions_eagerly(True)函数来设置全局的紧急执行模式。

以下是解决问题的步骤：

1. 在使用TFLiteConverter.from_session函数之前，添加以下代码来启用紧急执行模式：

import tensorflow as tf
tf.config.run_functions_eagerly(True)

1. 确保input_tensor和output_tensor参数传入的张量对象是可迭代的，可以使用列表或元组来包装张量对象。

例如，以下是一个示例代码，展示了如何解决这个问题：

import tensorflow as tf

# 启用紧急执行模式
tf.config.run_functions_eagerly(True)

# 创建输入和输出张量对象
input_tensor = [tf.constant(1.0), tf.constant(2.0)]
output_tensor = [tf.constant(3.0), tf.constant(4.0)]

# 使用TFLiteConverter.from_session函数，并传入可迭代的张量对象
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_session(input_tensor=input_tensor, output_tensor=output_tensor)

在这个例子中，我们首先启用了紧急执行模式，然后创建了可迭代的输入和输出张量对象，最后使用TFLiteConverter.from_session函数，并传入这些可迭代的张量对象。

关于TFLiteConverter.from_session函数的更多信息，您可以参考腾讯云的TensorFlow Lite产品文档：TFLiteConverter.from_session函数。

请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方法可能因您使用的具体环境和版本而有所差异。建议您查阅相关文档或官方资源以获取更准确和最新的信息。