在Swift中将.npy转换为MLMultiArray以进行CoreML预测,可以通过以下步骤实现:
import PythonKit
let np = Python.import("numpy")
let array = np.load("path/to/file.npy")
let arrayData = Array<Double>(array)
guard let multiArray = try? MLMultiArray(shape: [NSNumber(value: arrayData.count)], dataType: .double) else {
fatalError("Failed to create MLMultiArray.")
}
for (index, element) in arrayData.enumerated() {
multiArray[index] = NSNumber(value: element)
}
这是一个完整的示例代码:
import CoreML
import Accelerate
import PythonKit
// Step 1: Load .npy file using PythonKit
let np = Python.import("numpy")
let array = np.load("path/to/file.npy")
// Step 2: Convert NumPy array to Swift Array
let arrayData = Array<Double>(array)
// Step 3: Create MLMultiArray and copy data
guard let multiArray = try? MLMultiArray(shape: [NSNumber(value: arrayData.count)], dataType: .double) else {
fatalError("Failed to create MLMultiArray.")
}
for (index, element) in arrayData.enumerated() {
multiArray[index] = NSNumber(value: element)
}
// Step 4: Use MLMultiArray for CoreML prediction
// ...
请注意,这只是一个将.npy文件转换为MLMultiArray的示例。在实际应用中,你可能需要根据.npy文件的结构和数据类型进行适当的调整和处理。
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