转换TensorFlow模型为TFLite时无TFliteConverter属性是LSTM导致的吗？

该报错和模型中使用LSTM结构无任何关联，是API名称拼写错误导致的。
TensorFlow对API大小写敏感，你代码中使用的TFliteConverter是错误写法，正确的转换器类名为TFLiteConverter（注意第二个字母是大写L，不是小写的l）。

converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.OPTIMIZE_FOR_SIZE]
tflite_model = converter.convert()
open(tflite_model_name + '.tflite', 'wb').write(tflite_model)

如果修正拼写后转换LSTM结构时出现新的报错，可通过开启Select TensorFlow Ops支持解决，在转换前添加如下配置即可：

• converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS, tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sam Mertens