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代上架苹果tf

苹果TF是苹果公司推出的一种机器学习模型格式,可以在苹果设备上进行高效的机器学习推理。在iOS 12之后,苹果已经将Core ML框架更新至Core ML 2,支持了苹果TF格式的模型。本文将介绍如何将苹果TF模型上架到应用中。

首先,需要准备一些工具和环境。我们需要安装Xcode 10及以上版本、Python 3.6及以上版本、TensorFlow和tfcoreml库。其中,TensorFlow是用于训练模型的开源机器学习框架,tfcoreml是一个Python库,可以将TensorFlow模型转换为Core ML模型。

接着,我们需要训练一个TensorFlow模型。这里以图像分类模型为例,使用CIFAR-10数据集进行训练。训练好的模型需要保存为.pb文件。

接下来,我们将使用tfcoreml库将TensorFlow模型转换为Core ML模型。在终端中运行以下命令:

```python

import tfcoreml

tf_model_path = 'path/to/tensorflow/model.pb'

mlmodel_path = 'path/to/save/coreml/model.mlmodel'

tfcoreml.convert(tf_model_path=tf_model_path, mlmodel_path=mlmodel_path)

```

这个命令会将TensorFlow模型转换为Core ML模型,并保存为.mlmodel文件。

现在,我们已经得到了一个可以在iOS应用中使用的Core ML模型。在Xcode中创建一个新的iOS应用程序,将.mlmodel文件添加到项目中。然后,在需要使用模型的地方,导入CoreML框架,使用以下代码加载模型:

```swift

import CoreML

let model = try VNCoreMLModel(for: MyModel().model)

```

这里,MyModel代表我们在Xcode中创建的模型文件,并使用VNCoreMLModel类加载模型。

最后,我们可以使用Vision框架进行图像分类:

```swift

import Vision

let request = VNCoreMLRequest(model: model) { request, error in

guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation],

let topResult = results.first else {

fatalError("Unexpected result type from VNCoreMLRequest")

}

print("\(topResult.identifier) with \(topResult.confidence)")

}

let handler = VNImageRequestHandler(ciImage: ciImage)

try? handler.perform([request])

```

这个代码会使用VNCoreMLRequest类进行图像分类,将结果打印出来。

这就是将苹果TF模型上架到应用中的过程。需要注意的是,这里只是一个简单的示例,实际应用中可能需要更复杂的模型和代码。


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