Следующие несколько моих действий Я надеюсь получить хороший прогноз в моем приложении для Android:
- Я обучил модели, как это руководство Руководство по Keras: Как начать работу с Keras, DeepУчимся и Python !

Мои входные данные (растровое изображение 32 * 32 * 3): 
После обучения я делаю тестовый прогноз (для моей тестовой картинки) на python иполучить прогноз 93%. 
Преобразовать его из ht5 в tflite
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
Попробуйте использовать это приложение для Android. Я использовал те же данные (байтовый массив 32 * 32 * 3)
И код работает без ошибок:
tflite.run(data, labelsArray);
но я получаю в качестве вывода: 
Это совсем не 93%!
Я пытался преобразовать NN, но тот же результат.
Обновление 22.10.2019: а вот у меня приложение андроид переписать более простым способом - и все заработало! Предположим, это была ошибка в моем коде.