iOS机器学习——Python制作mlmodel文件

准备Python环境

苹果官网关于机器学习的介绍:https://developer.apple.com/cn/machine-learning/
在页面中部找到模型转换器

image.png

单击进入python世界


image.png

在终端敲python --version命令,苹果要求的版本是2.7.13,而实际上2.7.14版本也可以正常运行
建议下载AnacondaPython 2.7版本

image.png

下载安装好Anaconda后输入以下命令创建一个名为flowerrec,Python版本为 2.7.13的空间

conda create --name flowerrec python=2.7.13

激活flowerrec空间

source activate flowerrec

接下来环境的前缀就会显示(flowerrec)字样。
使用下面命令安装CoreML工具(如果不识别pip命令,则先用easy_install pip命令安装pip)

pip install -U coremltools

生成mlmodel文件

  1. cd到包含oxford102.caffemodel、deploy.prototxt、class_labels.txt文件的文件夹,我的是cd /Users/nick/Desktop/coffee\ model
    输入python命令,然后在>>>后输入import coremltools命令导入工具,如果出现更新TensorFlow版本提示无需理会。
    输入以下命令:
coreml_model = coremltools.converters.caffe.convert(('oxford102.caffemodel', 'deploy.prototxt'), image_input_names='data', class_labels='class_labels.txt')

其中 deploy.prototxt 文件是描述神经网络的结构,oxford102.caffemodel 文件是coffe格式的数据训练模型,class_labels.txt 文件是识别出来的花的种类,image_input_names='data' 表示输入的数据,class_labels='class_labels.txt' 表示输出结果。

  1. 出现>>>时,输入以下命令来保存模型
coreml_model.save('Flowers.mlmodel')
  1. 当再次出现>>>时,表示模型已经生成完毕,原文件夹中多出一个mlmodel文件,接下来就可以用这个mlmodel文件了!!!
    image.png
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。

推荐阅读更多精彩内容