Я недавно обучил модель в PyTorch и создал файл модели .pt. Я смог использовать файл модели в iOS с https://pytorch.org/mobile/ios/, чтобы получить вывод.
Но вывод - это массив NSNumber.
Как можно Я конвертирую это в UIImage?
Вот как я загружаю модель:
private lazy var module: TorchModule = {
if let filePath = Bundle.main.path(forResource: "face", ofType: "pt"),
let module = TorchModule(fileAtPath: filePath) {
print("Loaded Model")
return module
} else {
print(Bundle.main.path(forResource: "face", ofType: "pt"))
fatalError("Can't find the model file!")
}
}()
Вот как я передаю изображение и получаю вывод NSNumber:
let image = imageView.image!
let resizedImage = image.resized(to: CGSize(width: 256, height: 256))
guard var pixelBuffer = resizedImage.normalized() else {
return
}
guard let outputs = module.predict(image: UnsafeMutableRawPointer(&pixelBuffer)) else {
return
}
А вот цифры, которые я получаю:
1000 elements
- 0 : 0.9556794
- 1 : 0.959437
- 2 : 0.9545235
- 3 : 0.9602792
- 4 : 0.9626616
- 5 : 0.9451413
- 6 : 0.9630886
- 7 : 0.9649493
- 8 : 0.96794
- 9 : 0.9451433
- 10 : 0.9606364
- 11 : 0.9666034
- 12 : 0.9719177
- 13 : 0.9503573
- 14 : 0.9689084
- 15 : 0.9644295
- 16 : 0.9715278
- 17 : 0.9545213
- 18 : 0.9695826
- 19 : 0.9616866
- 20 : 0.9709251
- 21 : 0.9504414
- 22 : 0.9684582
- 23 : 0.9636042
- 24 : 0.9707479
- 25 : 0.9474098
- 26 : 0.9687761
- 27 : 0.962492
- 28 : 0.9722843
- 29 : 0.9512891
- 30 : 0.9713559
- 31 : 0.9646252
- 32 : 0.9709271
- 33 : 0.9450958
- 34 : 0.9687521
- 35 : 0.9592332
- 36 : 0.9614322
- 37 : 0.9501442
- 38 : 0.9671555
- 39 : 0.9576904
- 40 : 0.966316
- 41 : 0.9518282
- 42 : 0.9691417
- 43 : 0.9573505
- 44 : 0.9599486
- 45 : 0.9461015
- 46 : 0.9679283
- 47 : 0.9560247
- 48 : 0.9592899
- 49 : 0.9511722
- 50 : 0.9696479
- 51 : 0.9560531
- 52 : 0.9652212
- 53 : 0.9524947
- 54 : 0.9737433
- 55 : 0.960919
- 56 : 0.968053
- 57 : 0.9475061
- 58 : 0.9700636
- 59 : 0.9567729
- 60 : 0.9692516
- 61 : 0.9438604
- 62 : 0.9666854
- 63 : 0.9534383
- 64 : 0.9692665
- 65 : 0.940613
- 66 : 0.9655256
- 67 : 0.9560776
- 68 : 0.9666242
- 69 : 0.9394323
- 70 : 0.968111
- 71 : 0.95995
- 72 : 0.965363
- 73 : 0.9503852
- 74 : 0.9690766
- 75 : 0.9677175
- 76 : 0.9689373
- 77 : 0.958289
- 78 : 0.9717255
- 79 : 0.9717532
- 80 : 0.9726413
- 81 : 0.9699872
- 82 : 0.9718522
- 83 : 0.970526
- 84 : 0.9766954
- 85 : 0.969599
- 86 : 0.9727935
- 87 : 0.9729283
- 88 : 0.976265
- 89 : 0.9681603
- 90 : 0.9752769
- 91 : 0.9746329
- 92 : 0.9779454
- 93 : 0.9716548
- 94 : 0.9771305
- 95 : 0.9763421
- 96 : 0.9785836
- 97 : 0.972732
- 98 : 0.9775047
- 99 : 0.972182
- 100 : 0.9754875
- 101 : 0.9716605
- 102 : 0.9703948
- 103 : 0.9705175
- 104 : 0.9728737
- 105 : 0.9674641
- 106 : 0.9717978
- 107 : 0.9679852
- 108 : 0.9708558
- 109 : 0.9624084
- 110 : 0.971324
- 111 : 0.9681918
- 112 : 0.9727319
- 113 : 0.9670874
- 114 : 0.974831
- 115 : 0.9708152
- 116 : 0.9764423
- 117 : 0.9653759
- 118 : 0.9755697
- 119 : 0.9701872
- 120 : 0.9722598
- 121 : 0.9629219
- 122 : 0.9759187
- 123 : 0.9682656
- 124 : 0.9722873
- 125 : 0.9610798
- 126 : 0.9722118
- 127 : 0.9668668
- 128 : 0.9654322
- 129 : 0.9550279
- 130 : 0.9650962
- 131 : 0.9669107
- 132 : 0.9664246
- 133 : 0.9492099
- 134 : 0.968359
- 135 : 0.961526
- 136 : 0.9675772
- 137 : 0.9473796
- 138 : 0.9685749
- 139 : 0.9654633
- 140 : 0.9687688
- 141 : 0.9504932
- 142 : 0.9691511
- 143 : 0.9665062
- 144 : 0.9718524
- 145 : 0.9436379
- 146 : 0.9687477
- 147 : 0.9655094
- 148 : 0.9710371
- 149 : 0.9442329
- 150 : 0.9679898
- 151 : 0.9687661
- 152 : 0.9667206
- 153 : 0.9499748
- 154 : 0.9711047
- 155 : 0.9650826
- 156 : 0.9675245
- 157 : 0.9424814
- 158 : 0.9717015
- 159 : 0.961861
- 160 : 0.9632423
- 161 : 0.95027
- 162 : 0.9681548
- 163 : 0.95991
- 164 : 0.9622825
- 165 : 0.9419831
- 166 : 0.9676843
- 167 : 0.9502627
- 168 : 0.9604739
- 169 : 0.9390262
- 170 : 0.9632315
- 171 : 0.9489474
- 172 : 0.9538567
- 173 : 0.9387113
- 174 : 0.9685857
- 175 : 0.9537058
- 176 : 0.9516653
- 177 : 0.9406225
- 178 : 0.9654861
- 179 : 0.9563531
- 180 : 0.9503596
- 181 : 0.9421797
- 182 : 0.9610486
- 183 : 0.9516525
- 184 : 0.9575865
- 185 : 0.9422593
- 186 : 0.9571754
- 187 : 0.9536901
- 188 : 0.9551193
- 189 : 0.937606
- 190 : 0.9619471
- 191 : 0.9532901
- 192 : 0.9630502
- 193 : 0.9407079
- 194 : 0.9621966
- 195 : 0.9566336
- 196 : 0.9639845
- 197 : 0.9466478
- 198 : 0.967815
- 199 : 0.958096
- 200 : 0.9680524
- 201 : 0.9531922
- 202 : 0.9706452
- 203 : 0.9690827
- 204 : 0.9743785
- 205 : 0.9613408
- 206 : 0.9751248
- 207 : 0.9754025
- 208 : 0.979308
- 209 : 0.9686592
- 210 : 0.9750932
- 211 : 0.9775786
- 212 : 0.9795654
- 213 : 0.9691373
- 214 : 0.9787641
- 215 : 0.9758077
- 216 : 0.9817092
- 217 : 0.9716458
- 218 : 0.9785901
- 219 : 0.9754045
- 220 : 0.9762276
- 221 : 0.9596123
- 222 : 0.9658874
- 223 : 0.9336272
- 224 : 0.9292142
- 225 : 0.9500397
- 226 : 0.9530435
- 227 : 0.9621112
- 228 : 0.9492891
- 229 : 0.9325768
- 230 : 0.9382573
- 231 : 0.9670117
- 232 : 0.9567196
- 233 : 0.9485579
- 234 : 0.9499029
- 235 : 0.9679525
- 236 : 0.9636343
- 237 : 0.9432672
- 238 : 0.9446966
- 239 : 0.970134
- 240 : 0.9646205
- 241 : 0.9528545
- 242 : 0.9476289
- 243 : 0.9670941
- 244 : 0.9593786
- 245 : 0.9452255
- 246 : 0.9461505
- 247 : 0.9661407
- 248 : 0.9568796
- 249 : 0.9441982
- 250 : 0.9492899
- 251 : 0.9634231
- 252 : 0.9542701
- 253 : 0.9392393
- 254 : 0.9441307
- 255 : 0.9623809
- 256 : 0.9527844
- 257 : 0.9359588
- 258 : 0.9332899
- 259 : 0.9575511
- 260 : 0.947996
- 261 : 0.9447117
- 262 : 0.9438954
- 263 : 0.9616393
- 264 : 0.9461712
- 265 : 0.9528466
- 266 : 0.9519523
- 267 : 0.9642196
- 268 : 0.9412471
- 269 : 0.954208
- 270 : 0.9484175
- 271 : 0.9615994
- 272 : 0.9473574
- 273 : 0.9523479
- 274 : 0.9543015
- 275 : 0.9676461
- 276 : 0.9545868
- 277 : 0.9516191
- 278 : 0.9524636
- 279 : 0.9669287
- 280 : 0.9553352
- 281 : 0.9492536
- 282 : 0.9520918
- 283 : 0.9573725
- 284 : 0.9518117
- 285 : 0.9446267
- 286 : 0.9469877
- 287 : 0.9572256
- 288 : 0.9453668
- 289 : 0.944764
- 290 : 0.9411949
- 291 : 0.9541463
- 292 : 0.9438304
- 293 : 0.9452725
- 294 : 0.9417787
- 295 : 0.9584268
- 296 : 0.9505604
- 297 : 0.9531253
- 298 : 0.9471564
- 299 : 0.9638637
- 300 : 0.9586436
- 301 : 0.9579573
- 302 : 0.9526654
- 303 : 0.9665498
- 304 : 0.9680319
- 305 : 0.9612524
- 306 : 0.9573617
- 307 : 0.9701698
- 308 : 0.9724322
- 309 : 0.9628291
- 310 : 0.9574897
- 311 : 0.9708704
- 312 : 0.9725714
- 313 : 0.9609563
- 314 : 0.961347
- 315 : 0.9743758
- 316 : 0.9761137
- 317 : 0.9591377
- 318 : 0.9630423
- 319 : 0.9792226
- 320 : 0.9764918
- 321 : 0.9584937
- 322 : 0.9595376
- 323 : 0.978676
- 324 : 0.9733938
- 325 : 0.9550589
- 326 : 0.9561092
- 327 : 0.9769841
- 328 : 0.9637303
- 329 : 0.9531223
- 330 : 0.9460992
- 331 : 0.9746559
- 332 : 0.9601045
- 333 : 0.9508665
- 334 : 0.9474255
- 335 : 0.9754477
- 336 : 0.9664118
- 337 : 0.9509906
- 338 : 0.9487305
- 339 : 0.9779938
- 340 : 0.9674091
- 341 : 0.9548824
- 342 : 0.9439694
- 343 : 0.9766827
- 344 : 0.9626731
- 345 : 0.955318
- 346 : 0.9403942
- 347 : 0.9744166
- 348 : 0.961274
- 349 : 0.9479157
- 350 : 0.9379281
- 351 : 0.9718513
- 352 : 0.9566934
- 353 : 0.9428452
- 354 : 0.9433138
- 355 : 0.966786
- 356 : 0.9501197
- 357 : 0.942676
- 358 : 0.9436492
- 359 : 0.9624966
- 360 : 0.9494938
- 361 : 0.9452868
- 362 : 0.9447861
- 363 : 0.9643944
- 364 : 0.9530009
- 365 : 0.9543985
- 366 : 0.9469476
- 367 : 0.9666522
- 368 : 0.9499568
- 369 : 0.9534644
- 370 : 0.9460983
- 371 : 0.967005
- 372 : 0.951964
- 373 : 0.9549708
- 374 : 0.9475773
- 375 : 0.968341
- 376 : 0.9550708
- 377 : 0.9523723
- 378 : 0.9428302
- 379 : 0.9671204
- 380 : 0.9555742
- 381 : 0.9517804
- 382 : 0.9454198
- 383 : 0.9634642
- 384 : 0.9549994
- 385 : 0.949381
- 386 : 0.9364303
- 387 : 0.9624572
- 388 : 0.9510652
- 389 : 0.9417919
- 390 : 0.9336626
- 391 : 0.9639003
- 392 : 0.9488768
- 393 : 0.946246
- 394 : 0.9315674
- 395 : 0.9612224
- 396 : 0.9554018
- 397 : 0.9423603
- 398 : 0.932846
- 399 : 0.9636185
- 400 : 0.9505281
- 401 : 0.9387605
- 402 : 0.9315489
- 403 : 0.958989
- 404 : 0.9471965
- 405 : 0.9369751
- 406 : 0.9353893
- 407 : 0.9604037
- 408 : 0.9437906
- 409 : 0.9420095
- 410 : 0.9358592
- 411 : 0.9574866
- 412 : 0.9410778
- 413 : 0.9391927
- 414 : 0.9343011
- 415 : 0.9628611
- 416 : 0.9458773
- 417 : 0.9482263
- 418 : 0.9381188
- 419 : 0.9616188
- 420 : 0.9494876
- 421 : 0.9474237
- 422 : 0.9495969
- 423 : 0.964276
- 424 : 0.9588002
- 425 : 0.9539448
- 426 : 0.9479207
- 427 : 0.971765
- 428 : 0.9695054
- 429 : 0.9624795
- 430 : 0.9607335
- 431 : 0.9749074
- 432 : 0.9759786
- 433 : 0.969754
- 434 : 0.962305
- 435 : 0.9734761
- 436 : 0.976516
- 437 : 0.9700596
- 438 : 0.9636018
- 439 : 0.9777966
- 440 : 0.9766792
- 441 : 0.9708298
- 442 : 0.9610411
- 443 : 0.970202
- 444 : 0.9699667
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