如何将此 TensorFlow 图像分类模型转换为 Core ML？答案

【问题标题】：How would I convert this TensorFlow image classification model to Core ML?如何将此 TensorFlow 图像分类模型转换为 Core ML？
【发布时间】：2022-06-14 04:10:10
【问题描述】：

我正在学习 TensorFlow，想将图像分类模型转换为 Core ML 以在 iOS 应用中使用。

这个TensorFlow image classification tutorial 与我想要为培训做的事情非常匹配，但我无法弄清楚如何将其转换为 Core ML。

这是我尝试过的，将以下内容添加到教程的 Colab 笔记本的末尾：

# install coremltools
!pip install coremltools

# import coremltools
import coremltools as ct

# define the input type
image_input = ct.ImageType()

# create classifier configuration with the class labels
classifier_config = ct.ClassifierConfig(class_names)

# perform the conversion
coreml_model = ct.convert(
    model, inputs=[image_input], classifier_config=classifier_config,
)

# print info about the converted model
print(coreml_model)

# save the file
coreml_model.save('my_coreml_model')

这成功创建了一个 mlmodel 文件，但是当我下载该文件并在 Xcode 中打开它进行测试时（在“预览”选项卡下），它会显示“玫瑰 900% 置信度”和“郁金香 1,120% 置信度”之类的结果。对于我的使用，置信度百分比需要从 0 到 100%，所以我认为我缺少一些用于转换的参数。

在import coremltools as ct 上，我确实收到了一些警告，例如“WARNING:root:TensorFlow version 2.8.2 has not been testing with coremltools.你可能会遇到意想不到的错误。”但我猜这不是问题，因为转换不会报告任何错误。

基于information here，我也尝试在图像输入上设置比例：

image_input = ct.ImageType(scale=1/255.0)

……但这让事情变得更糟，因为它有大约 315% 的信心认为每张图片都是蒲公英。其他一些设置比例/偏差的尝试都导致了同样的结果。

在这一点上，我不确定还能尝试什么。任何帮助表示赞赏！

【问题讨论】：

标签： tensorflow coreml coremltools

【解决方案1】：

模型的最后一层应该是这样的：

layers.Dense(num_classes, activation='softmax')

softmax 函数将您的输出转换为您需要的概率。

【讨论】：