我正在尝试使用tensorflow TOCO和tf_convert工具将基于tensorflow（LSTM）的模型转换为tensorflow lite，但是转换后的tensorflow lite模型约为245MB，而原始的tensorflow移动版约为1MB。
下面是我使用的命令
bazel run --config=opt //tensorflow/contrib/lite/toco:toco -- \
--input_file= <inputfile> \
--output_file= <outputfile> \
--input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF \
--output_format=TFLITE \
--input_shape=1,1\
--input_array=input\
--output_array=output\
--inference_type=QUANTIZED_UINT8 \
--inference_type=FLOAT \
--input_data_type=FLOAT \
--allow_custom_ops
我尝试过使用--allow_custom_ops，并且无论是否使用TOCO工具中的自定义操作，转换后的模型的大小都是相同的。
2018-08-27 18：09：18.538279：我 tensorflow / contrib / lite / toco / graph_transformations / graph_transformations.cc：39] 删除未使用的操作之前：4210个运算符，6021个数组（0个已量化） 2018-08-27 18：09：19.255416：我 tensorflow / contrib / lite / toco / graph_transformations / graph_transformations.cc：39] 在进行一般图形转换之前：4210个运算符，6021个数组（0 量化）2018-08-27 18：09：20.504422：I tensorflow / contrib / lite / toco / graph_transformations / graph_transformations.cc：39] 通用图形转换通过1后：3604运算符6008 数组（0量化）2018-08-27 18：09：21.335526：I tensorflow / contrib / lite / toco / graph_transformations / graph_transformations.cc：39] 在去量化图形转换之前：3604运算符，6008 数组（0量化）2018-08-27 18：09：21.897161：I tensorflow / contrib / lite / toco / allocate_transient_arrays.cc：329]总计 临时数组分配的大小：15616字节，理论上最佳 值：15616字节。
是否有计划在不久的将来支持LSTM相关操作的张量流？