将经过训练的 AWS SageMaker MXNet 模型部署/转换到 iOS 设备

Question

我使用 SageMaker 对象检测算法训练了一个 MXnet SSD resnet-50 模型，并希望在 iOS 设备上使用它。因此我需要将其转换为 Apple CoreML 格式。我试过mxnet-to-coreml。

也许有更好的方法来做到这一点？ 有谁知道实现此任务的便捷方法？

我的模型包含两个文件：

• resnet50_ssd_model-symbol.json
• resnet50_ssd_model-0000.params

在转换模型之前，我使用MXnet 提供的“deploy.py”将其设置为部署状态。

mxnet-to-coreml 转换器失败并出现以下错误：

raise TypeError("不支持 %s 类型的 MXNet 层。" % 层) TypeError: 不支持 _copy 类型的 MXNet 层。

我这样调用转换器脚本：

python mxnet_coreml_converter.py --model-prefix='ssd_resnet50_512' -- 
epoch=0 --input-shape='{"data":"3, 512, 512"}' --mode=classifier --pre- 
processing-arguments='{"image_input_names":"data"}' --output- 
file="resnet50.mlmodel"

Answer 1

如here 所述，从 MXNet 到 CoreML 的转换器尚不支持此层（“_copy”）（这是 MXNet 运算符）。对此有一个功能请求。