TensorFlow转换LSTM为TFLite时报generator对象不可调用错误解决方案

问题现象 #

将LSTM模型转换为TFLite模型时触发报错：TypeError: 'generator' object is not callable。

环境说明 #

• 原运行环境：Python3.6，代码可正常运行
• 报错环境：Python3.7 + TensorFlow-nightly 2.7，因LSTM转换需求切换环境后触发报错

触发场景 #

自定义批量数据生成器函数，从CSV文件读取数据后调用reshape_for_Lstm完成格式转换，将生成器调用结果赋值给converter.representative_dataset作为量化校准的代表数据集，执行converter.convert()时触发报错，错误栈指向TFLite校准模块调用传入的数据集对象时出现类型不匹配。

修复方案 #

• 方案1：定义无参生成器函数，直接将函数对象（而非调用后的生成器实例）赋值给converter.representative_dataset
• 方案2：实现带__init__和__call__方法的生成器类，传入数据和批次大小完成实例化后，将实例赋值给对应参数即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Florida Man