看蘋果手把手教你如何將訓練模型轉換至Core ML

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圖：蘋果官網

概述

如果你的模型是由受第三方支持的機器學習工具創建和訓練的，那麼你就可以使用Core ML Tools將其轉換至Core ML模型格式。下表列出了支持的型號和第三方工具。

注意

Core ML Tools是一個Python包（coremltools），託管在Python包索引（PyPI）上。 有關Python軟體包的信息，請參閱「Python包裝用戶指南」。

表 Core ML Tools支持的模型和第三方工具

轉換你的模型

使用與你模型的第三方工具相對應的Core ML轉換器轉換模型。 調用轉換器的convert方法並將生成的模型保存到Core ML模型格式（.mlmodel）中去。

現在將結果模型保存在Core ML模型格式中。

依據你的模型，你可能需要對輸入、輸出和標籤進行更新，或者需要標明圖像的名稱、類型和格式。由於可用的選項是因工具而異的，所以轉換工具捆綁帶有更多的文檔。

或者，編寫自定義轉換工具

當你需要轉換一個模型，而它卻不是表1所列工具支持的格式時，你可以選擇創建自己的轉換工具。

編寫自己的轉換工具包括將模型的輸入、輸出和架構的表示轉換為Core ML模型格式。你可以通過定義模型架構的每一層及其與其他層的連接來實現來實現這一點。我們使用由Core ML Tools提供的轉換工具作為示例，來演示由第三方工具創建的各種模型類型是如何轉換為Core ML模型格式的。

注意

Core ML模型格式由一組協議緩衝區文件定義，並在Core ML模型說明書中進行了詳細描述。

來源：https://developer.apple.com/machine-learning/

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