使用TensorFlow Lite Converter将模型转换为TFLite格式，并使用TFLiteInterpreter加载模型。然后，我们可以使用interpreter.invoke()方法调用模型并传递输入张量。在这种情况下，我们需要使用3D或4D输入张量来调用logsoftmax tflite操作。

以下是一个示例，演示了如何使用3D和4D输入张量调用logsoftmax tflite操作：

import tensorflow as tf
from tensorflow.lite.python import interpreter as tf_interpreter

# 读取TFLite模型
model_path = 'model.tflite'
with open(model_path, 'rb') as f:
    model_content = f.read()

# 创建TFLiteInterpreter对象并分配张量
interpreter = tf_interpreter.Interpreter(model_content=model_content)
interpreter.allocate_tensors()

# 获取输入/输出张量的索引
input_details = interpreter.get_input_details()[0]
output_details = interpreter.get_output_details()[0]

# 创建3D张量
input_shape = input_details['shape']
input_data = tf.ones(input_shape, dtype=input_details['dtype'])

# 使用3D张量调用logsoftmax tflite操作
interpreter.set_tensor(input_details['index'], input_data)
interpreter.invoke()
output_data_3d = interpreter.get_tensor(output_details['index'])

# 创建4D张量
input_shape = (1,) + input_shape
input_data = tf.ones(input_shape, dtype=input_details['dtype'])

# 使用4D张量调用logsoftmax tflite操作
interpreter.set_tensor(input_details['index'], input_data)
interpreter.invoke()
output_data_4d = interpreter.get_tensor(output_details['index'])