给出错误预测的CoreML模型测试
CoreML是苹果推出的机器学习框架，用于在iOS、macOS和其他Apple平台上运行机器学习模型。它能够将训练好的模型部署到设备上，以便进行实时的机器学习推断。CoreML提供了一系列API和工具，使开发者能够集成机器学习功能到他们的应用程序中。
错误预测的CoreML模型测试是指测试一个已训练的CoreML模型在实际应用中的预测准确度。在进行错误预测测试之前，需要先训练好一个机器学习模型，并将其转化为CoreML模型。
为了进行错误预测的测试，可以按照以下步骤进行：
- 数据准备：收集或生成用于测试的数据集。这些数据应包含真实的输入数据和相应的预期输出数据。
- 加载模型：使用CoreML框架加载已训练的模型。可以使用
MLModel类的init(contentsOf: URL)方法从URL加载模型。 - 执行预测：对于每个输入样本，使用加载的模型进行预测。可以使用模型的
prediction(from: YourInputType)方法传入输入数据，并获得预测的输出。 - 比较结果：将模型预测的输出与预期的输出进行比较，计算预测准确度。可以使用适当的指标，如准确度、精确度、召回率等来评估模型的性能。
- 分析错误：对于错误的预测结果，分析其原因。可能需要检查输入数据的质量、模型的训练过程、特征选择等方面，以找出错误的根本原因。
在进行错误预测的CoreML模型测试时，可以考虑使用腾讯云提供的相关产品和工具来提高测试效率和准确度，如：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）：提供了强大的图像和视频智能分析能力，可用于训练和部署机器学习模型。
- 腾讯云模型评估（https://cloud.tencent.com/product/tms）：提供了模型评估和测试的服务，可帮助开发者评估模型的性能，并进行错误分析和改进。
- 腾讯云API网关（https://cloud.tencent.com/product/apigateway）：用于管理和部署机器学习模型的API接口，可方便地进行模型预测和测试。
请注意，以上链接和产品仅为示例，并非真实存在的腾讯云产品，只是为了完善答案而提供的虚拟链接。实际上，腾讯云提供了一系列云计算产品和服务，可用于支持机器学习、云原生、存储、网络通信等各方面的需求。
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我正在尝试使用CoreML运行一个AVCaptureSession模型。
当我把相同的图像作为输入我的CoreML模型，它给我相同的结果每次。但是当使用函数给出的图像时：
- (void) captureOutput:(AVCaptureOutput*)captureOutput didOutputSampleBuffer:(CMSampleBufferRef)sampleBuffer fromConnection:(AVCaptureConnection*)connection {
__block CIImage* ciimage = [CIImage imageWithCVPixe
浏览 3提问于2020-01-18得票数 0
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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
我想结合苹果提供的可用CoreML模型，以便创建一个能够更准确地识别对象的大型模型。是否有一种方法可以解压这些模型，组合它们，并将它们重新打包，或者在Swift代码中组合的数组中使用它们？
浏览 0提问于2019-04-09得票数 0
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我最近将我的keras从1.1.0版本升级到了1.2.2，并运行了一个用于手势分类的CNN (代码是使用keras 1.1.0开发的)。我保存了经过训练的模型，并尝试使用coremltools将其转换为CoreML模型。代码如下：
import coremltools
import theano
from keras import backend as K
K.set_image_dim_ordering('th')
coreml_model = coremltools.converters.keras.convert('hgm_2.h5')
coreml_m
浏览 8提问于2017-06-28得票数 1
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我已经训练了一个模型来区分恶性和良性皮肤病变，以潜在地检测一个病人是否患有皮肤癌，并将我的角膜模型转换为coreML。现在，我正在尝试将我的模型应用到一个ios应用程序中，它使用的是快速(通过Xcode)，这一点我完全没有经验(还在尝试和错误中学习)。
目前，我正试图通过一个简单的应用程序来实现模型的工作，该应用程序只需从手机摄像头获取一张图像，就可以得到一个可预测的标签作为输出，但我很难让相机真正做到这一点。
import UIKit
import CoreML
import Vision
import Social
@UIApplicationMain
class ViewControl
浏览 0提问于2020-03-19得票数 0
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
是否有可能在Ubuntu上将Keras模型转换为苹果的CoreML？
运行页面中的脚本是否需要OSX？
浏览 4提问于2017-06-10得票数 2
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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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我使用微软的服务训练了一个 CoreML模型的CoreML对象检测。我把它导出到我的应用程序中，用相机实时识别某些物体。但是，CoreML模型输出类型为double的MultiArray。我不知道如何破译或使用这些数据，因为这是我第一次使用多维数组。我一直试图找出定制的视觉对象检测模型应该输出什么(比如CGRect或UIImage)，这样我就知道我想把MultiArray转换成什么，但在Microsofts的网站上却找不到这些信息。微软似乎有一个演示应用程序的图像分类模型，但没有对象检测模型。
为了了解多维数组中可能存在的内容，我尝试打印出来并得到这个结果.
Double 1 x 1 x 40
浏览 1提问于2019-01-20得票数 2
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我是Coreml和Metal的新手。
现在我正在做一个项目，测试核心Ml模型的性能。我实现了一个基于tensorflow的CNN模型，并使用tf-coreml工具将该模型转换为.mlmodel。
但在我的CNN模型中，它有一个名为'equal‘的op，Coreml不支持它。它转换为.mlmodel 的自定义图层
然后，我跟随Hollemans令人惊叹的博客在CPU和GPU上实现了这个定制层。我的Cpu版本运行良好，但当我在GPU上实现此操作时，它无法激活“编码功能”。我遵循了Hollemans的博客中的所有步骤，创建了Metal计算内核和其他内容。但是当我运行我的项目时，它总是在CPU
浏览 3提问于2018-06-25得票数 1
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试图把我的注意力集中在CoreML的功能上。
假设我在时域有大量的数字，我希望使用CoreML来预测和找到模式。(找出与时间和大小有关的未知模式)
例如- LSTM Network，Random Forest，Time Delay等。
苹果文档中的大多数模型都与图像和文本有关。
我读到过：
似乎不能回答我所需要的。有这样的东西吗？还有其他用于Core的iOS工具吗？
浏览 1提问于2018-11-27得票数 1
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在中，MLModel有两个预测函数。
漏斗预测(来自: MLFeatureProvider) -> MLFeatureProvider。从给定的输入特征值预测输出特征值。
函数预测(来自: MLFeatureProvider，options: MLPredictionOptions) -> MLFeatureProvider。从给定的输入特征值预测输出特征值。
但是，在我的自动生成的MLModel类中，没有生成带有options参数的函数。下面的代码是我自动生成的预测函数。
func prediction(input: coreML_1denses_80iters_
浏览 0提问于2018-09-03得票数 1
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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
我使用coremltools4.1将我的模型转换为coreml，由于某种原因，我得到了这个错误：TypeError: 'InputLayer' object is not iterable，并在线coreml_model =coremltools.converters.keras.convert(模型)。任何人都可以知道我在代码中做错了什么。谢谢你的帮助。这是我的代码片段。 import coremltools
coreml_model = coremltools.converters.keras.convert(model)
# setup the meta data
浏览 36提问于2021-04-23得票数 0
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我使用keras构建了一个模型，并希望使用以下函数将其转换为coreML：
import coremltools
coreml_model = coremltools.converters.keras.convert(model)
coreml_model.save(‘myModel’)
我的模型的输出是一个10个神经元层来预测10个类别。我的问题是，我想给出与每个神经元classA、classB等相关的标签名。
文档显示了许多参数()，但我不知道使用哪个参数：output_names、predicted_feature_name或predicted_probabilities_output
浏览 1提问于2018-09-03得票数 0
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我知道如何使用CoreML库来训练模型并使用它。然而，我想知道是否有可能向模型提供多个图像，以便它能够更准确地识别它。 这样做的原因是因为我正在尝试建立一个对组织切片进行分类的应用程序，然而，它们中的许多看起来非常相似，所以我想也许我可以以不同的放大倍数输入模型图像，以便进行识别。有可能吗？ 谢谢你，Mehdi
浏览 26提问于2020-06-19得票数 1
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是否可以更改CoreML模型的输出类型？我的模型以图像作为输入，将图像作为输出，但当我将Keras模型转换为mlmodel时，我得到：
coreml_model = coremltools.converters.keras.convert('/Users/user/Desktop/model.h5',input_names='input_img',image_input_names='input_img',output_names='image')
coreml_model.save('/Users/user/Deskto
浏览 1提问于2017-09-07得票数 2
我已经将YOLACT pytorch模型转换为没有softmax和priors层的onnx。然后我试着把onnx转换成coreml。终端显示没有错误地完成了。它还显示已完成模型编译，并且没有错误，如下所示。 210/211: Converting Node Type Concat 211/211: Converting Node Type Concat Translation to CoreML spec completed. Now compiling the CoreML model. Model Compilation done. 但是当我在macos上编译coreml模型时，错误显示
浏览 106提问于2020-06-11得票数 0
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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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
我使用Keras训练了一个模型，并使用CoreMLTools将其转换为CoreML。您可以在此处查看该模型的详细信息：
如何使用此模型进行预测？当我尝试的时候，我得到了这个错误：
2019-12-30 13:07:01.564792-0800 agricultural-helper[16042:6014777] [espresso] [Espresso::handle_ex_plan] exception=Espresso exception: "Invalid argument": generic_reshape_kernel: Invalid bottom sha
浏览 7提问于2019-12-31得票数 1
假设我有一个用TensorFlow/Keras/Caffe等制作的网络模型，我可以使用CoreML Converters API从它获得一个CoreML模型文件(.mlmodel)。
现在，由于我有一个.mlmodel文件，并且了解input shape和output shape，如何估计最大内存占用量？我知道模型сan有很多层，它们的大小可以比输入/输出形状大得多。
所以问题是：
可以是使用某些公式/API知道的最大mlmodel内存占用量，而无需编译和运行应用程序？是接近最大中间层的内存大小的最大占用空间，还是更接近所有层的大小之和？
如有任何建议，敬请见谅。由于我是CoreML的新手，你
浏览 1提问于2021-03-23得票数 0
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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
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
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
我正在修改来自的代码，并得到了以下错误：
为代码生成准备CoreML模型"Resnet50.mlmodel“时出错: CoreML代码生成不支持目标的主要语言"Swift接口”。请将COREML_CODEGEN_LANGUAGE设置为首选语言
这个项目以前是用“Places205-Google model”模型编译的。
还有其他人经历过同样的事吗？
浏览 1提问于2017-06-20得票数 2
2回答
我刚刚开始探索CoreML，想知道是否有一种方法可以使用相同的方法来训练一个二进制分类模型。
请为我提供任何参考或例子，因为我是一个ML菜鸟。
浏览 14提问于2017-06-28得票数 0
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我一直在尝试使用coreML创建IOS应用程序，我在Keras中训练了一个卷积神经网络，当我使用CoreMLTools将此模型转换为CoreML模型时，它显示输出是一个多维数组，但我希望它是一个类别概率。如何在Keras中生成带有类标签的.txt文件？
这是我用来生成coreML模型的代码：
import coremltools
coreml_model = coremltools.converters.keras.convert(
"chars74kV3.0.h5", c
浏览 0提问于2017-11-05得票数 0
我使用CoreML进行图像分类，该模型在Create上运行良好(在使用预览选项时，我在我的快速应用程序中使用了该模型，该应用程序要求用户为特定对象选择图像，然后测试上传的图像是否是所要求的对象。现在发生的事情是，在我将我的模型连接到快速应用程序之后，我注意到，首先，当我在模拟器上运行它时，它会出现错误的预测，而在CoreML预览中，它给出了一个准确的预测(这是用同一张照片完成的)。在搜索之后，我注意到很多人推荐在实际设备上运行该应用程序，而不是Xcode模拟器，我做到了，并开始正确、顺利地工作。几天后，它又开始给出错误的预测，即使是在一个真正的设备上。当我在coreML预览版上再次测试它时，它
浏览 17提问于2022-10-10得票数 0
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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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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1回答
没有自定义丢失功能的OCR代码
、、、、
我正在研究OCR model。我的最终目标是将OCR代码转换为coreML并将其部署到ios中。
我查看并运行了几个github源代码，即：
当您查看它们时，它们都将loss实现为custom layer with lambda layer。
当我想将它转换为coreML时，问题就开始了。
我要转换为CoreMl的代码：
import coremltools
def convert_lambda(layer):
# Only convert this Lambda layer if it is for our swish function.
if layer.functi
浏览 0提问于2019-02-20得票数 0
无法加载CoreML。第一行是成功的，但是第二行给出了一个错误:文件不能被保存。该模型确实存在，并且modelUrl是正确的。同样的问题也可以在这里找到
有人知道原因是什么吗？
var modelUrl = NSBundle.MainBundle.GetUrlForResource("SentimentPolarity", "mlmodel");
var compiledModelUrl = MLModel.CompileModel(modelUrl, out var error);
浏览 7提问于2019-07-05得票数 1
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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我已经开发了一个Keras模型，该模型在自定义图像数据集上进行训练，在发送输入图像时，它可以很好地处理对象检测和检测到的对象的掩蔽。我想将这个模型导出到CoreML (.mlmodel)，这样我就可以直接将它嵌入到我的iOS应用程序中。
我也有我训练过的模型，使用Tensorflow和Mask RCNN。因此，在将Keras或Tensorflow模型转换为CoreML时，任何帮助。我已经尝试并成功地将Tensorflow模型转换为CoreML，但该模型不支持Mask RCNN。
我特别希望在转换模型，支持Mask RCNN到CoreML的帮助。
浏览 1提问于2020-04-07得票数 0
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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在我的app.It中使用ml模型在iOS 13下工作得很棒，但是同样的mlmodle在iOS 13中崩溃了，above.Please引导了我，我感觉到了苹果.PFB日志中的一个bug
coreml MLModelAsset:由于错误Domain=com.apple.CoreML Code=0加载失败“.mlmodel的无效URL”。UserInfo={NSLocalizedDescription=Invalid URL表示.mlmodel.}
2019-09-14 18:32:58.776078+0530测试565:205914 MLModelAsset: modelWithError: l
浏览 0提问于2019-09-15得票数 2
1回答
我正在尝试使用CoreML工具将Keras模型转换为coreml，但我在预测中遇到了错误。首先，我转换了模型：
coreml_model = coremltools.converters.keras.convert(
model,
input_names='stampImage', # Inform CoreML the input name
image_input_names = 'stampImage', # Inform CoreML the input for images
output_names=
浏览 0提问于2017-07-28得票数 0
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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因此，我使用了具有多个训练值的回归模型，并且我只预测了一个值，即测试集和预测只有一个值。现在，我想评估一下这个模型。我怎样才能找到错误分数？请帮帮忙。 我不能使用r平方，因为它只有一个值。那么，我该怎么办？？ 这只是我拥有的值，而不是完整的代码 y_test = [2615423.235]
y_pred = [2354948.662] 我使用了r平方，它给出了0.0
浏览 20提问于2019-05-19得票数 0
2回答
我尝试将sklearn规范器转换为coreml模型，如下所示：
normalized = sklearn.preprocessing.Normalizer()
coreml_model = coremltools.converters.sklearn.convert(normalized)
但我知道这个错误：
错误处理特征列表:如果给定一个特征名，则必须提供num_dimensions
我如何设置"num_dimensions"？
另一个选项是直接使用CoreML中的规范化器：
但是没有文档说明我如何在IOS中使用这个功能。例如，如何在浮点数数组上运行此操作？
浏览 0提问于2019-02-09得票数 0
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
我使用YOLOv3-SPP模型在暗网上训练了一个模型。我需要能够在我的iPhone应用程序中使用此模型，因此我需要将其转换为CoreML。我首先将.weights文件转换为.pb文件。现在我正在尝试使用tfcoreml将其从TensorFlow转换为CoreML。然而，我似乎无法确定我的输入和输出张量名称。我尝试使用tensorboard来可视化模型并确定输入和输出，但由于我对TensorFlow非常陌生，我不知道该使用什么。我使用以下脚本将模型从TensorFlow转换为CoreML： import tfcoreml
import os
import tensorflow as tf
f
浏览 42提问于2020-02-02得票数 0
1回答
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
1回答
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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1回答
我收到错误了
参数标签‘(图像：)’不匹配任何可用的重载
我遵循了本教程和苹果的文档，但当我试图将框架连接到的图像时，我开始收到这个错误。Swift和REAC原住民之间的桥梁正在工作，只有当我开始尝试使用coreML时，我才得到错误
我认为这与新的快速语法有关，但我不知道如何修复它，我也还没有见过有人使用CoreML和
以下是我的全部功能：
import Foundation
import CoreML
@objc(Printer)
class Printer: NSObject {
@objc func imageRec(_ image:CGImage) ->
浏览 12提问于2017-09-26得票数 3
我有一个神经网络，它以传感器数据为输入，产生8个二进制分类输出。我想直接在我的设备上用CoreML训练那个神经网络。因此，我需要使模型可更新，并设置多个损失函数(每个输出一个)。当我试图编译该模型时，我会得到以下错误消息：
Error Domain=com.apple.CoreML Code=3 "Error reading protobuf spec. validator error: This model has more than one loss layers specified, which is not supported at the moment." UserI
浏览 9提问于2022-07-30得票数 0
我需要将Keras模型转换为CoreML模型格式，但我找不到CoreML文档- 上的所有链接都不起作用，pythonhosted.org也不起作用。
浏览 14提问于2017-07-01得票数 1
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