App使用前台带图形处理器的CoreML，后台切换失败

可能是由于以下原因导致的：

1. 设备不支持：某些较旧的设备可能不支持前台使用图形处理器进行机器学习模型推断。在这种情况下，后台切换失败是正常的行为。
2. 后台限制：iOS系统对后台应用程序的资源使用进行了限制，以保护设备的性能和电池寿命。如果后台应用程序试图使用图形处理器进行机器学习推断，系统可能会阻止这种行为，导致后台切换失败。
3. 内存限制：后台应用程序可能会受到内存限制，无法同时保持前台和后台的图形处理器资源。在这种情况下，系统可能会选择优先保留前台应用程序的资源，导致后台切换失败。

为了解决这个问题，可以考虑以下方法：

1. 检查设备兼容性：确保目标设备支持前台使用图形处理器进行机器学习推断。可以查阅设备的技术规格或者参考苹果官方文档来获取相关信息。
2. 优化资源使用：在应用程序中，尽量减少对图形处理器资源的需求，合理管理内存和其他资源的使用。可以通过使用更轻量级的模型、减少模型推断的频率或者使用其他优化技术来降低资源消耗。
3. 合理处理后台切换失败：在应用程序中，可以通过合理的错误处理机制来处理后台切换失败的情况。可以向用户展示相关提示信息，或者提供其他替代方案。

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