可以在我的coreML模型中集成Xcode中的python模块吗？
在Xcode中集成Python模块到CoreML模型是不可行的。CoreML是苹果公司推出的机器学习框架，用于在iOS和macOS设备上部署机器学习模型。它支持使用预训练的机器学习模型，并将其集成到应用程序中进行推断。
然而，CoreML只支持使用特定的机器学习框架（如TensorFlow、Keras、Caffe等）训练和导出模型。它不支持直接集成Python模块。
如果你想在CoreML模型中使用Python模块，可以考虑以下两种方法：
- 使用Python模块训练和导出模型：你可以使用Python中的机器学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）来训练和导出模型，然后将导出的模型转换为CoreML格式。这样你就可以在Xcode中使用CoreML模型进行推断。
- 使用CoreML模型和Python模块分开处理：如果你需要在应用程序中同时使用CoreML和Python模块，可以将它们分开处理。你可以使用CoreML进行机器学习模型的推断，然后将结果传递给Python模块进行进一步处理。这可以通过应用程序的后端服务器或者其他方式实现。
总结起来，虽然不能直接在CoreML模型中集成Xcode中的Python模块，但可以通过其他方式将它们结合起来使用。具体的实现方式取决于你的需求和应用场景。
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我正在尝试将一个非常简单的CoreML模型转换为CoreML，然而，keras模型的输入似乎与我的预期不符。 我正在创建的模型的输入形状为(5，10) (5个时间步，10个特征)，但是，在转换模型并在Xcode中打开模型后，它显示输入类型为MultiArray (Double 10)，据我所知，这是一个一维数组。我的问题是，我做错了什么？有没有办法告诉CoreML输入是5x10？ 下面是我正在创建的keras模型 from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM
from keras.layers import
浏览 9提问于2020-01-11得票数 1
这实际上是我第一篇关于Stackoverflow的文章，我对机器学习非常陌生。目前，我正尝试用VGG16训练一个简单的图像分类任务的卷积神经网络。它基于本教程：。我的目标是将该模型转换为CoreML，并将其用于iOS上的图像分类。
经过一些挣扎之后，通过使用以下转换行，我能够成功地将Keras模型转换为CoreML模型：
coreml_model =coremltools.converters.keras.convert(“模型路径”，image_input_names =“数据”，class_labels =“类路径”)
但是，在将CoreML模型复制到Xcode中之后，它请求一个形
浏览 1提问于2017-12-08得票数 0
我有一个用Objective-C编写的插件，它包含了一个CoreML模型。插件和ML模型在本地编译和运行良好。如果我通过Box电子邮件或传输插件模型和coreml模型，我的插件崩溃并抛出损坏的错误。我可以通过删除终端：xattr -cr me/myplugin.plugin中的扩展属性来使插件正常工作，但是代码的ML部分仍然失败。
如果我在XCode中监视，当coreml模型失败时，我注意到以下情况：
[coreml] Input feature input_layer required but not passed to neural network.
[coreml] Failure ve
浏览 0提问于2020-08-12得票数 1
现在，我正在开发一个使用CoreML模型来检测数据概率的应用程序。
但我想知道在Xcode playground中使用CoreML模型是可能的，因为它将更方便地用于测试目的。
我尝试将模型添加到Xcode9游乐场，但没有成功。
浏览 3提问于2017-06-11得票数 1
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我已经用暗网训练了我的YOLOv3网络来识别图像中的一些对象。一切都很好。我想在iOS应用程序中使用权重文件，所以按照一些教程，我从darknet权重文件中获得了keras h5模型，我检查了一下h5模型是否工作正常。好的。最后一步，我尝试使用coremltools将h5模型转换为在xcode下可用的coreml模型。这就是问题所在。最后一次转换是使用这个小py脚本执行的：
import coremltools
....
coreml_model = coremltools.converters.keras.convert('yolorcgz.h5', input_name
浏览 0提问于2019-08-29得票数 0
关于CoreML模型的教程都是将TensorFlow模型或PyTorch模型转换为CoreML模型。如果预先训练好的模型文件是mlmodel类型，我不知道如何在python中使用它，也不知道如何将mlmodel转换为tf模型。 如何在Python语言中通过TensorFlow、Keras或PyTorch来读取和部署CoreML模型？
浏览 28提问于2020-09-06得票数 0
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最近，我在谷歌的视觉平台上训练了一个对象检测模型，并将其导出到TensorFlow Lite边缘模型。
在具有iOS委托的CoreML设备上运行时，我在Xcode中收到此错误：
验证器错误:未设置池层'PoolingLayerBuilder (平均值)_1‘的填充类型。
当使用带有iOS委托的TensorFlow lite在CoreML上运行时，我得到以下错误：
编译模型错误，读取原型规范错误。验证器错误:未设置池层'PoolingLayerBuilder (平均值)_1‘的填充类型。
到目前为止，我尝试过的是：
更新我的豆荚，以确保我在TensorFlow
浏览 3提问于2021-08-03得票数 2
这是我第一次尝试CoreML，我有点困在该做什么上了。我用Keras和Tensorflow在python中构建了一个模型，它接收来自.csv文件的信息，分解.csv文件，只提取股票的结束信息和关闭日期。然后运行预测并输出预测价格数组和预测日期数组。然后，我可以使用这些信息并将其绘制到一个图表上。为了将此模型转换为coreml，我导入了coremltools并运行了以下命令
mlmodel = ct.convert(model) mlmodel.save('converted_model.mlmodel')
然后，它转换模型并输出一个.mlmodel文件，以便我将其导入Xcode
浏览 2提问于2022-03-21得票数 1
我有一个PyTorch网络，我想将它部署到iOS设备上。简而言之，我不能在CoreML中为输入张量形状增加灵活性。
网络是一个convnet，它以RGB映像(存储为张量)作为输入，并返回相同大小的RGB映像。使用PyTorch，我可以输入任意大小的图像，例如，300x300图像的大小张量(1，3,300,300)。
为了将PyTorch模型转换为CoreML模型，我首先使用torch.onnx.export将其转换为ONNX模型。这个函数需要传递一个虚拟输入，这样它才能执行图形。所以我用了：
input = torch.rand(1, 3, 300, 300)
我猜ONNX模型只接受大小(1，
浏览 2提问于2020-01-09得票数 0
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在Xcode11.6上，我了解到Instruments应用程序包含一个"os_log“工具，它揭示了一些可能对调试CoreML模型非常有用的信息。当我在macOS上对CoreML模型运行推理时，我可以看到来自com.apple.coreml和com.apple.espresso子系统的关于创建和运行模型的日志。 令我困惑的是，我没有在控制台应用程序中看到这些日志消息。 所以我想知道，Instruments中的"os_log“工具是否提供了其他工具所不能提供的日志记录消息视图？是否有关于此仪器的文档？或者，有没有一种方法可以配置控制台应用程序--或者更好的方法是使用命令行log
浏览 25提问于2020-08-29得票数 1
3回答
我正在为iOS开发一个涉及CoreML的消息过滤扩展( 14.0 )。我正在尝试加载我使用Create生成的mlmodel (TSF_ML_2 1.mlmodel)。在Xcode/Create的预览部分中使用该模型表面上是有效的，但是当以编程方式初始化模型时，我会得到以下错误，无法找到任何信息：
模型数据失败的文本分类器模型的初始化
完整回溯：
2020-07-05 15:51:07.965420-0400 SpamFilter[36466:3635584] [coreml] MLModelAsset: load failed with error Error Domain=com.appl
浏览 9提问于2020-07-05得票数 0
1回答
我与应用程序扩展共享CoreML模型。Xcode为模型生成快速代码。为了在扩展中使用这些代码，我还必须在应用程序扩展中包含相同的模型。有没有一种方法在应用程序中只包含一次模型，并在应用程序和扩展中使用？
浏览 5提问于2017-08-06得票数 2
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需要帮助来部署从GCP生成并部署在Xcode上的coreML模型吗？
我的iPhone上的应用程序打开，我可以拍照，但模型被困在‘分类.’
这最初是由于输入图像大小(我将其更改为224*224)，我能够使用coremltools修复它，但是对于输出，当我拥有的.mlmodel有一个多数组(Float32)输出时，我需要一个字典输出。另外，GCP coreML提供了两个文件，一个label.txt文件和.mlmodel。
所以，我有两个问题：
如何在分类/Xcode构建过程中利用label.text文件？--我的错误发生在
{ guard let results = request.r
浏览 3提问于2020-10-03得票数 0
我在Xcode 9 Beta上使用SWIFT4.0的CoreML。
如果您在项目导航器中选择了一个文件VGG16.mlmodel，我将得到一个错误：There was an problem decoding this document CoreML
此外，在代码中，我得到了错误Use of unresolved identifier 'VGG16'和Use of undeclared type 'VGG16'
VG16.mlmodel从此处下载
有什么问题吗？
PS模型Places205-Google网，ResNet50和Inception v3一切都很好。
浏览 10提问于2017-06-11得票数 8
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我已经使用这个构建了一个音频分类模型。然后，我将这个模型转换为CoreML。后来，我想在这个代码中实现这个模型
我对此有一个问题，因为模型的输入是一个双MultiArray (1x96x435)，并且代码采用不同的形式。所以我认为我有两个选择，一个是如果我错了，请纠正我，我可以在应用程序中进行录音，并通过预处理应用程序中的音频文件，使其适合模型。另一个我不确定是否可行的选择是让原始模型接受音频，这样我就不需要用python和xCode分别编写两次预处理代码。有人能告诉我该怎么做吗？
浏览 0提问于2018-06-07得票数 1
我创建了一个基于自定义.mlmodel模型的PyTorch文件，首先将PyTorch模型转换为ONNX，然后使用onnx_coreml将其转换为CoreML。使用虚拟数据(每个值为1.0的3x224x224数组)，我已经验证了PyTorch模型、ONNX模型(使用Caffe后端运行)和CoreML模型(使用coremltools)都得到了相同的结果。
但是，当我将相同的模型导入Xcode并在电话上运行时，即使使用虚拟数据，模型输出也不匹配。
我使用的设备似乎没有什么不同(我已经在iPhones上试过了，从XS一直到SE)。所有程序都在运行iOS 12.2，并使用Xcode 10.2.1
下面是
浏览 1提问于2019-04-30得票数 2
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我正在与CoreML和ARKit合作进行人脸识别。但是我不想用app来构建CoreML模型。我用python Turicate制作了一个coreML模型。我想把这个模型放在服务器上，它给我们一个应用程序接口，然后我会通过这个接口发送面部图片给这个模型，然后服务器得到一个JSON.I形式的响应。我想要这个，因为CoreML大小非常高，如果我们想要更多地训练这个模型，那么这个用户必须下载这个高尺寸模型并在设备上编译。我有研究发现，苹果公司增加了一个功能，在设备上编译CoreML模型，但每次在模型中进行小型培训升级时，用户必须再次下载这个高尺寸模型。
浏览 0提问于2018-09-15得票数 0
2回答
我试图将Keras转换为Core ML模型，但在将Python文件转换为mlmodel时卡住了。
我在导入'coremltools‘的子模块时遇到错误。
我得到的错误是："python recog.py Traceback (最近一次调用)：File "recog.py"，第3行，in from coremltools import convert ImportError: cannot import name 'convert‘“
我尝试以不同的方式导入子模块，但对我来说什么都不起作用。
我希望任何人都能帮助我！
您可以在下面的示例中看到Python代
浏览 3提问于2018-03-28得票数 0
这是我第一次面临将model模型转换为coreml的需要。这可以通过coremltools包完成，
import coremltools
import keras
model = Model(...) # keras
coreml_model = coremltools.converters.keras.convert(model,
input_names="input_image_NHWC",
output_names="output_image_NHWC",
image_scale=1.0,
model_precision
浏览 5提问于2020-04-04得票数 0
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我正在尝试运行一些在XCode 10Beta6中使用CoreML模型的项目，并且我正在使用macOS Mojave version10.14 (18A384a)。我无法构建/运行任何演示项目，甚至不能运行Apple提供的项目。模型无法编译，并且我得到错误消息"can't exec 'coremlc‘(没有这样的文件或目录)“。你知道怎么处理这件事吗？
浏览 6提问于2018-09-05得票数 0
我的应用程序中有一个CoreML模型。
在运行时，应该在iOS8 8-10上禁用预测功能，在iOS11上禁用该功能。
为了能够在所有使用CoreML的类上编译，我添加了以下内容：
@查阅(iOS 11.0，*)
但是，.mlmodel在每次重建时生成Swift代码，丢弃所有注释。因此，创建编译错误如下：
'MLModel‘只能在iOS 11.0或更高版本上使用。
在Xcode9中是否有一种方法可以使mlmodel iOS11只存在？
编辑：这个bug是在XCode 9 beta 4中修复的，不再需要解决方法了。
浏览 27提问于2017-07-20得票数 4
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1回答
我使用Keras进行对象检测，并将模型转换为用于移动部署的CoreML。
在python方面，预测方法在相同的图像上运行。预处理(平均去除)是在python端对keras进行的，而coreML ( red_bias，green_bias等)则由coreML处理。
预测输出是相同的，直到小数点第一位，但其余的小数位都是不同的。
我与numpy.testing.assert_array_almost_equal检查，得到4-10%的差异在输出阵列.
输出数组的大小为(1,10000,45)。
结果是不同的预测和目标检测输出。
对为什么会发生这种事有什么见解吗？
我怎样才能找到问题的根源并加以解决？
浏览 2提问于2018-05-24得票数 1
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在WWDC 2017上，苹果宣布支持训练有素的ML模型，并支持苹果的mlmodel的隐蔽咖啡因模型。因此，我下载了一个由caffe训练的模型，并尝试通过遵循apple coremltools python文档将其转换为苹果的mlmodel。代码如下：
import coremltools
coreml_model =coremltools.converters.caffe.convert(('oxford102.caffemodel','deploy.prototxt'),predicted_feature_name='class_lab
浏览 3提问于2017-06-19得票数 2
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我训练了一个模型，使用Tensorflow GPU和Mobilenet v2作为预训练的模型，然后我尝试将它转换为CoreML，作为.mlmodel。我看到您需要添加一些前/后预处理，为此您可以创建一个管道并在Xcode中使用该管道。我尝试使用他们的例子，可以在这里找到：
转换是成功的，但是我不能在Xcode中使用它，我得到了这个错误，我不知道如何解决它，因为这个过程没有完整的文档。错误：
Error Domain=com.apple.vis Code=3 "The VNCoreMLTransform request failed" UserInfo={NSLocalize
浏览 1提问于2020-02-24得票数 0
我正在用python进行从xgboost到coreml的转换，但是它为coreml模型生成n个单独的输入(而不是单个输入数组)。
我怎么才能修好它？
浏览 1提问于2021-07-01得票数 0
1回答
按需动态加载多个CoreML模型
、、、、
我正在开发一个iOS 11应用程序来利用新的CoreML框架。其思想是拥有不同的.mlmodel文件来处理视频输入，并为用户提供选择所需模型来对其进行分类的能力。
我这里有两个问题：
每个xcode项目无法添加多个模型。xcode停止生成强类型模型，我无法实例化它们
无法动态加载.mlmodel (假设我按需下载了它)。有没有一种动态加载.mlmodel的方法？
浏览 4提问于2017-07-24得票数 3
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1回答
我有一个经过训练的科学学习模型，它使用多输出决策树(作为RandomForestRegressor)。由于多输出行为是内置的，因此没有为随机森林回归模型显式地进行自定义配置来启用多输出行为。基本上，只要你适应多输出训练数据到模型，模型将切换到多输出模式的幕后。
此外，RandomForestRegressor是CoreML转换脚本提供的受支持的转换器。但是，在转换过程中，我得到了这个错误w/堆栈跟踪：
ValueError:预期只有一个输出在科学工具-学习树。
Traceback (most recent call last):
File "/Users/user0/Des
浏览 2提问于2017-07-24得票数 3
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我将一个deelplab v3模型从Pytorch转换为coreml，并将输出转换为MultiArray，因此我需要将输出转换为图像。我已经使用了许多不同的建议(例如，来自coreml生存指南)，但仍然没有成功。你们能帮帮我吗？非常感谢。 仅供参考，这是来自Python的模型规范： spec desc is
input {
name: "input.1"
type {
imageType {
width: 513
height: 513
co
浏览 32提问于2021-04-29得票数 1
1回答
我正在努力理解CoreML。对于初学者模型，我已经下载了 caffemodel。你给它一个图像，它给你一个概率分数(0到1之间)，图像包含不合适的内容。
使用coremltools，我将模型转换为.mlmodel并将其导入应用程序。它出现在Xcode中如下所示：
在我的应用程序中，我可以成功地传递一个图像，输出显示为一个MLMultiArray。我遇到困难的地方是如何使用这个MLMultiArray来获得我的概率分数。我的代码是这样的：
func testModel(image: CVPixelBuffer) throws {
let model = myModel()
浏览 1提问于2017-06-20得票数 4
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虽然我一直在研究最佳实践并为一个正在进行的项目(即Vuforia的Unity3D iOS项目进行本地集成，使用AVFoundation提取框架，然后通过基于云的图像识别传递图像)进行试验，但我得出的结论是，我希望使用ARkit、Vision和CoreML；让我解释一下。
我想知道我如何能够捕获ARFrames，使用视觉框架来使用CoreML模型检测和跟踪给定的对象。
此外，一旦识别出对象具有在手势触摸时添加AR对象的能力，那么最好有一个边界框，但是这是可以在完成坚实的项目之后实现的。
这无疑是可能的，但我不知道如何通过Vision将ARFrames传递给CoreML进行处理。
有什么想法吗？
浏览 1提问于2017-07-07得票数 17
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我尝试将转换为CoreML模型。
我已经可以训练我稍微修改过的模型了，在Python中一切看起来都很好。但是现在我想把模型转换成CoreML来使用我的iOS应用程序。
问题是，CoreML文件格式不能支持Lambda层。我不是这个领域的专家，但据我所知，这里的Lambda层是用来用ctc_batch_cost()计算损失的。该层是在第464行周围创建的。我猜这是用于更高精度的“内置”损失函数。
是否有任何方法可以重写模型创建以适应CoreML支持的层集？我不知道模型使用哪种输出层类型。
浏览 5提问于2017-08-29得票数 0
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我有一个Keras模型，并成功地将其转换为Coreml。我正在向模型传递一个RGB格式的彩色50x50图像，所有东西都在Python的Keras模型中工作。然而，我真的很难从Coreml模型中得到同样的结果。我在iOS应用程序中使用iOS，需要将cv::Mat转换为CVPixelBufferRef。我肯定我的输入是不对的，但我不知道它是什么。我发送到Python模型的输入的预处理如下所示
image = cv2.resize(image, (50, 50)) image = image.astype("float") / 255.0 image = img_to_array
浏览 0提问于2018-03-02得票数 1
1回答
是否可以指定coremltools写入mlmodel的快速版本？我已经安装了macOS 10.14测试版，并且正在尝试将一个coreml模型加载到iOS 11.x，它不支持快速4.2。当我将模型加载到Xcode中时，会得到一个错误：
Error generating model class : unrecognized Swift version "4.2". Expected one of: 3.0, 3.1, 3.2 or 4.0"
浏览 1提问于2018-08-01得票数 0
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然后，我将.pt转换为.onnx。我的最终目标是获得一个CoreML模型。我尝试使用 GitHub存储库。然而，当转换我的模型时，我得到了一个错误，就像这样…
...
145/229: Converting Node Type LeakyRelu
146/229: Converting Node Type Conv
147/229: Converting Node Type Reshape
148/229: Converting Node Type Transpose
149/229: Converting Node Type Reshape
150/229: Converting N
浏览 5提问于2020-02-12得票数 0
我正在运行这个开箱即用的turi python代码：
import turicreate as tc
# Load the data
data = tc.SFrame('annotations.sframe')
# Make a train-test split
train_data, test_data = data.random_split(0.8)
# Create a model
model = tc.object_detector.create(train_data, model="darknet-yolo", max_iterations=1,
浏览 5提问于2018-06-16得票数 0
我已经从给定的链接下载了一个模型
然后，我使用这段Python代码将这个模型转换成.mlmodel
导入核心工具coreml_model = coremltools.converters.caffe.convert('pose_iter_102000.caffemodel'，'pose_deploy.prototxt') coremltools.utils.save_spec(coreml_model，'my_model.mlmodel')
编译此代码后，会出现类似如下的错误
=================开始从咖啡馆到CoreML ====
浏览 0提问于2019-02-28得票数 0
我有一个用objective-C编写的机器视觉项目(几千行)。为了完成它，我需要使用最新的coreML库导入我的机器的My_model.mlmodel。(因为题外My_model.mlmodel是用Python创建的)我正在尝试实例化它，但是什么都没有用，我找不到任何关于这个主题的教程或帮助。当然，我将我的模型导入到纯Swift项目中，并且它可以工作。所以我将Swift类附加到我的项目中，希望让它以这种方式工作，但在这里，Xcode再次将模型转换为"Objective-C生成的模型接口“，该模型在Swift类中不可见。
下图显示了Xcode自动将.mlmodel作为Objective-
浏览 9提问于2017-08-29得票数 3
1回答
我很难在Objective-C中创建一个非常简单的使用苹果的Objective-C的例子。我已经使用python创建了一个模型文件，该文件现在非常简单：
coreml_model_svm = coremltools.models.MLModel("svm.mlmodel")
test_x = [1.0 for x in range(160)]
predictions_coreml_svm = coreml_model_svm.predict({"input":test_x})
我想在Objective-C中复制以上三行。我知道我的数据必须是一个MLMultiAr
浏览 4提问于2017-11-28得票数 3
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我正在制作一个iOS应用程序，它使用在Keras中开发的深度学习模型，并将其转换为CoreML模型。我使用的是从苹果网站下载的Resnet50 CoreML模型，该应用程序运行得完美无缺，但当我实现该模型时，我从照片库中选择了一张图片，或者在应用程序中用相机拍摄了一张照片，就出现了一个错误。这是与CoreML模型相关的代码和我所得到的错误：
这是用于将Keras转换为CoreML模型的代码：
output_labels = ['0', '1']
coreml_model = coremltools.converters.keras.convert('
浏览 0提问于2019-11-17得票数 0
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当尝试使用苹果的任何CoreML教程(例如，)时，当代码初始化模型时，如下所示：
let model = try VNCoreMLModel(for: MobileNet().model)
在此段的最后一行，模型的自动生成代码(MobileNet.swift)中出现了以下错误：
let bundle = Bundle.main
let assetPath = bundle.url(forResource: "MobileNet", withExtension:"mlmodelc")
try! self.init(contentsOf: assetPath!)
错
浏览 10提问于2018-06-23得票数 2
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1回答
请容忍我。我是CoreML和机器学习的新手。我有一个CoreML模型，可以从使用Caffe的研究论文实现中转换出来。这是一个CSRNet，目标是人群计数。经过许多争论之后，我能够使用MLmodel工具将它加载到Python中，使用枕头对图像进行预处理并预测输出。结果是一个MultiArray (从一个密度图)，然后我进一步处理，以得到实际的数值预测。
如何将自定义层作为输出添加到接受当前输出并执行以下功能的模型中？我读过无数篇文章，至今仍不知所措。(本质上，它将MultiArray中的所有值之和)我希望能够保存模型/层并将其导入Xcode，以便MLModel结果是单个数值，而不是MultiAr
浏览 3提问于2021-04-01得票数 0
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我需要在我的单元测试中添加一个.mlmodel文件，以便在我的框架中检查编程模型编译。但是，从版本12开始，Xcode会自动编译添加到项目中的任何.mlmodel文件，并将其替换为.mlmodelc，这在此上下文中是不需要的。
因此，如果我在项目中添加一个TestModel.mlmodel，我将无法获得资源URL：
NSBundle *bundle = [NSBundle bundleForClass:ModelTest.class];
// modelURL is nil
NSURL *modelURL = [bundle URLForResource:@"TestModel
浏览 3提问于2020-10-11得票数 0
我有一个使用CreateML生成的CoreML模型。如果我将模型拖放到Xcode中，它会自动为我创建一个类，我可以用它来检测/分类图像。生成的类具有预测函数，该函数将返回类标签。
我的问题是，如果我可以使用自动生成的模型类对图像进行分类，那么为什么要使用Vision Framework对图像进行分类，或者Vision框架将提供比自动生成的类方法更多的好处。
浏览 2提问于2020-02-08得票数 0
1回答
我在PyTorch中有一个PyTorch模型，我想使用CoreML运行它。当将模型导出到ONNX时，输入维度被固定为导出过程中使用的张量的形状，并再次通过从ONNX到CoreML的转换。
import torch
from onnx_coreml import convert
x = torch.ones((32, 1, 1000)) # N x C x W
model = Model()
torch.onnx.export(model, x, 'example.onnx')
mlmodel = convert(model='example.onnx',
浏览 3提问于2020-05-17得票数 4
1回答
我目前正在开发一个电容器插件，它应该允许我在我的Ionic-App的ios版本上运行CoreML-model。 尽管我使用了常用的术语来访问model-file，但不知何故在我的ios-plugin-script中找不到这个模型。除了VNCoreMLModel之外，我还可以通过其他方式访问模型吗?或者在电容器插件中使用CoreML模型通常会出现问题？ 我还试图加载模型，在一个完整的/本机的swift应用程序中使用相同的代码行，运行得很好。 该模型已经位于插件目录中(连同文件Plugin.swift、Plugin.m等等)。并通过调用它作为//VNCoreMLModel(对于："mod
浏览 19提问于2020-12-08得票数 1
当我尝试使用coremltools将一个模型从Caffe转换为Core ML模型时，我得到了以下结果：
================= Starting Conversion from Caffe to CoreML ======================
Layer 0: Type: 'Data', Name: 'data'. Output(s): 'data', 'label'.
WARNING: Skipping Data Layer 'data' of type 'Data'. I
浏览 17提问于2017-07-28得票数 0
回答已采纳
我正在尝试将tensorflow模型转换为CoreML模型。
以下是我所做的
import tensorflow as tf import coremltools as ct
# copy paste the labels class_labels = [ 'label 1', ['label 2'] .. ['label n']]
model = tf.keras.models.load_model('my_tf_model')
config = model.get_config() # check out the mod
浏览 11提问于2022-09-07得票数 0
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当我的ios应用程序中包含CoreML模型时，我遇到了一个问题。我在我的项目中使用了示例代码来实现coreML。当使用回购中给定的模型从github克隆它时，我可以运行示例代码，但是当我粘贴到自己的模型中时，会得到一个错误：
lexical preprocessor issue
source file is not valid UTF-8
SSD_model.mlmodel
我的模型是一个SSD模型，用于生成包围盒(而不仅仅是像回购模型那样的对象检测)，所以这可能会造成问题。我使用tensorflow对象检测API对其进行了培训，并使用将其导出到。我已经验证了我的模型工
浏览 0提问于2019-01-30得票数 1
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我正在尝试编写一个使用CoreML模型的Swift包。我不太熟悉Swift软件包的创建，我无法使它工作。以下是我根据我迄今所读到的不同文章所做的工作：
创建一个空包
$ mkdir MyPackage
$ cd MyPackage
$ swift package init
$ swift build
$ swift test
用Package.swift打开XCode文件
将MyModel.mlmodel文件拖放到文件夹Sources/MyPackage中
当我在MyModel.mlmodel中单击XCode文件时，类名下面显示了以下消息：
Model is
浏览 4提问于2020-10-15得票数 5
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我正在尝试将CoreML模型集成到我的应用程序中。输出是由一个MLMultiArray给出的，但是为了生成一个OpenCV矩阵，我需要其中的数据。MLMultiArray中有一个dataPointer属性，它是一个UnsafeMutableRawPointer。如何将它作为C的指针传递，以便可以直接使用它来生成OpenCV矩阵？
提前感谢！
浏览 0提问于2017-10-16得票数 0
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