Как преобразовать модель Tensorflow в .mlmodel? - PullRequest
Новая
       16

Как преобразовать модель Tensorflow в .mlmodel?

0 голосов
/ 21 декабря 2018

Я хочу преобразовать модель Tensorflow со следующей структурой в файл .mlmodel для использования в приложении iOS: 

cub_image_experiment/
   logdir/
       val_summaries/
       test_summaries/
       finetune/
          val_summaries/
   cmds.txt
   config_train.yaml
   config_test.yaml

Я следую этому руководству: https://github.com/visipedia/tf_classification/wiki/CUB-200-Image-Classification Однако,У меня проблемы с пониманием структуры проекта.Какие файлы важны и как мне преобразовать все отдельные файлы конфигурации и все в один файл .mlmodel, чтобы я мог использовать его в своем приложении?

Я посмотрел в Интернете, и все, что я мог найти, это как конвертировать .caffemodel в .mlmodel или .pb файл в .mlmodel.Это все отдельные файлы, однако в моем проекте несколько файлов.Я нашел учебное пособие о том, как преобразовать модель tf в один файл .pb, однако структура этой модели была иной и не содержала никаких файлов yaml.Мой проект сейчас не нацелен на создание модели, а просто на интеграцию модели в приложение для iOS.Я нашел эту модель интересной для идеи приложения и хотел узнать, можно ли ее интегрировать.Если есть какие-то учебники, которые могут помочь мне в решении этой проблемы, пожалуйста, дайте мне знать.

1 Ответ

0 голосов
/ 21 декабря 2018

Ничего из этого не используется моделью Core ML.Файлы yaml и т. Д. Используются только для обучения модели TF.

Все, что вам нужно предоставить, - это замороженный график (файл .pb), а затем преобразовать его в mlmodel с помощью tfcoreml.

Похоже, в вашем проекте нет замороженного графика, но есть контрольные точки.Существует утилита TF, которую вы можете использовать для преобразования контрольной точки в замороженный график, см. https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/tools/freeze_graph.py

...