在WWDC2017中，Apple宣布支持经过训练的ML模型，并支持将caffe模型隐藏到apple的mlmodel中。所以我下载了一个由caffe训练的模型，并尝试按照applecoremltoolspython文档将其转换为apple的mlmodel。下面是代码:importcoremltoolscoreml_model=coremltools.converters.caffe.convert(('oxford102.caffemodel','deploy.prototxt'),predicted_feature_name='class_labels.txt')coreml_mode

我正在开发一个iOS11应用程序以利用新的CoreML框架。这个想法是使用不同的.mlmodel文件来处理视频输入，并为用户提供选择所需模型对其进行分类的能力。我这里有两个问题:无法为每个xcode项目添加多个模型。xcode停止生成强类型模型，但我无法实例化它们无法动态加载.mlmodel(假设我是按需下载的)。有没有办法动态加载.mlmodel？ 最佳答案 Xcode中存在一个错误，有时会在存在多个模型时阻止代码生成。作为解决方法，您可以在项目设置中明确设置“CoreML代码生成语言”(而不是Automatic)。至于动态加载模

我想为我的Xamarin.iOS应用程序使用CoreML，但如何使用模型？developer.xamarin中的所有示例都使用.mlmodelc，但我下载了.mlmodel。如何转换为.mlmodelc？ 最佳答案 您可以使用Xcode来编译您的模型:xcruncoremlcompilercompileMyModel.mlmodelMyModel.mlmodelc这会输出一个.mlmodelc，您可以将其添加到您的项目中。或者您可以使用MLModel.compileModel(at:)在您的应用程序中动态执行此操作。

我正在体验CoreML在项目中的能力。这是我设法做到的:在Python中使用scikit-learn创建.pkl文件使用coremltools包将其转换为.mlmodel文件将其下载到我的iOS应用程序在运行时编译它:letclassifierName="classifier1"letfileName=NSString(format:"%@.mlmodel",classifierName)letdocumentsUrl:URL=FileManager.default.urls(for:.documentDirectory,in:.userDomainMask).firstasURL!l

本周苹果announced支持经过训练的ML模型。如何将经过训练的Tensorflow模型(SavedModel格式的Google云机器学习引擎模型)转换为AppleCoreML模型(.mlmodel格式)？ 最佳答案 这取决于您的TensorFlow模型包含的内容。coremltools不支持TensorFlow，因此您必须编写自己的转换器。但这仅在您的模型仅包含mlmodel格式支持的内容时才有效。您可以从coremltools网页下载此格式的规范。由于可以在TensorFlow中构建任意复杂度的计算图，因此coremltool

似乎我在使用coremltool和训练有素的.caffemodel时遇到了一些转换问题。我能够训练和测试caffe狗模型(120个类别，20k图像)并且它通过了我的直接caffe分类测试。不幸的是，在转换为mlmodel之后，它并没有给我对相同输入的有效预测。训练模型该模型已使用Caffe、GoogleNet、打包到lmdb中的超过120个类别的20k图像集和大约500k次迭代进行了训练。我已经准备好图像数据库和所有其他的并把allfilestogetherhere用caffe分类这classificationexample通过caffe。当我尝试针对经过训练的caffemodel运行

我正在XCodeplayground中测试新的很棒的CreateML。我使用具有实时View功能的MLImageClassifierBuilder()来创建我的模型，并保存它。现在我想将我的.mlmodel文件重新导入我的playground以运行更多测试，但我没有找到这样做的方法。当我关闭playground时，发现这种能力对我来说似乎是显而易见的。 最佳答案 您不能继续训练同一个mlmodel。但是，您可以加载现有的mlmodel并通过MLModelAPI使用它，如下所示:letcompiledUrl=tryMLModel.co