在这篇文章中，我们将探索Apple应用程序的整个人工智能生态，以及如何使用Core ML 3丰富的生态，包括前沿的预训练深度模型。...使用ResNet50为iPhone构建一个图像分类应用 分析Vidhya对Core ML的看法 Apple的人工智能生态 Apple在构建利用机器学习的工具和框架方面做得很好。...当我们对我们的模型感到满意时，只需将它导入到Core ML中，就可以在iOS、macOS、watchOS和tvOS应用程序中使用! 以下是Turi Create的支持的一些任务: ?...在这里，我们将看到CoreML3的另一个有趣的功能，我们如何利用CoreML3使用大量前沿的预训练模型! 下面是Core ML 3支持的模型列表。...如果想选择其他模型的话，你可以尝试在我们这里开发的同一个应用程序上使用SqueezeNet和MobileNet，看看不同的模型是如何在相同的图像上运行的。
trained-model 作为开发者，我们主要关心的是如何使用机器学习模型来做出有趣的玩意。幸运的是，Apple 让 Core ML 可以很简单的将不同的机器学习模型整合进我们的 App 中。...从上面的画面中，你可以看到资料模型的类型也就是神经网络（Neural Networks）的分类器。...图像转换 在 ViewController.swift 的 Extension 中，添加下述的代码。...这裡我们把 pixelBuffer 变数放入方法中，这个变数代表的是缩放后的图像。一旦完成预测会以字串形式回传结果，我们把 classifier 的文字内容更新为收到的结果文字。...是时候来测试我们的 App 萝！在模拟器或上手机上（需安装 iOS 11）Build 及 Run ，接着从相簿选取或相机拍摄图像，App 就会告诉你图像是什么。 ?
AiTechYun 编辑：yxy 在上篇的博文中，你学到了如何用Keras训练卷积神经网络 今天，我们将这种经过训练的Keras模型部署到iPhone手机或者说iOS的APP中，在这里我们使用CoreML...回顾一下，在这个由三部分组成的系列中，我们学习了： 如何快速构建图像数据集 训练Keras和卷积神经网络 使用CoreML将我们的Keras模型部署到手机应用程序中 我今天的目标是向你展示使用CoreML...通过CoreML和Python使Keras模型与iOS兼容 在本节中，我们使用pip安装coremltools包。...我们在73行加载CoreML模型 。 然后，我们对给定的框架进行分类，并抓取76-79行的结果 。...然后，我们可以从CoreML模型中获取第一个预测结果，并将其存储为名为Observation的对象 （第82行）。 预测的类标签可以通过Observation.identifier提取（第85行）。
以下是生成结果示例： 在苹果设备上运行 Stable Diffusion 和 Core ML + diffusers 生成的图像。...在所有应用程序中，模型在何处运行是 Stable Diffusion 的一大关键问题。有很多原因可以解释为什么在设备上部署 Stable Diffusion 比基于服务器的方法更可取。...最后，在本地部署此模型能让开发人员减少或消除服务器方面的成本。 用 Stable Diffusion 产出可观的结果需要经过长时间的迭代，因此在设备上部署模型的核心挑战之一在于生成结果的速率。...为 Stable Diffusion 优化 Core ML 和简化模型转换，可以让开发者更容易在他们的应用程序中以保护隐私和经济可行的方式利用该技术，并使其在 Apple Silicon 上展现出的性能达到最佳状态...对于 iOS 和 ipad 设备，有一个建立在 StableDiffusion Swift 包上的最小 Swift 测试应用程序。
CoreML还附带了三个建立在其上的库： 视觉：提供高性能图像分析和计算机视觉技术的库，用于识别人脸，检测特征，并对图像和视频中的场景进行分类； Foundation（NLP）：顾名思义，它是一个提供自然语言处理功能的库...对于不同的任务对应不同的层，可以以多种方式使用它们(例如，在应用程序中使用带有图像分类的NLP)。...在这个示例中，我们将在sklearn中构建一个垃圾信息分类器，然后将相同的模型转移到CoreML。...在代码中使用模型 苹果设备的应用程序都是用swift（https://developer.apple.com/swift/）编程。...； 它决定是否在CPU或GPU上运行该模型(或两者兼而有之)； 因为它可以使用CPU，你可以在iOS模拟器上运行它(iOS不支持GPU)； 它支持许多模型，因为它可以从其他流行的机器学习框架中导入模型，
我用它来构建了上图中的Taylor Swift检测器。 在这篇文章中，我概述了从一组TSwift格式的图像到一个iOS app的建立步骤，该app在一个训练好的模型对测试图像进行预测； 1....在Cloud ML引擎上使用MobileNet训练模型； 4. 把训练好的模型导出，并将其部署到ML引擎中以提供服务； 5. 构建一个iOS前端，对训练过的模型做出预测请求。...我发现有一个Chrome扩展程序，可以下载Google种搜索的所有图片结果。 在标记图像之前，我将它们分成两个数据集：训练集和测试集。使用测试集测试模型的准确性。...▌第4步：使用Firebase和Swift构建预测客户端 ---- ---- 我在Swift中编写了一个iOS客户端来对我的模型进行预测请求（因为为什么不用其他语言编写TSwift检测器？）...最后，在我的iOS应用程序中，可以监听图像Firestore路径的更新。如果检测到，我会下载图像，并与检测分数一起显示在应用程序中。这个函数将替换上面第一个Swift代码片段中的注释： ?
以下是你可以使用Turi Create制作的演算法类型： 推荐系统 图像分类 图像相似度 物件检测 活动分类 文字分类 你可以看到列表中包含了分类器与回归器(regressors)，它们都可以使用Create...coreml-turi-create-14 最后，只需要利用我们的模型进行预测，并将结果设置为imageView。...在这段代码中，我们先定义了predictionOutput用来储存模型预测的输出结果。我们以使用者的影像以及风格阵列作为参数，调用模型的prediction方法。...预测的结果是像素缓冲器，但是我们无法将像素缓冲器设定为UIImageView，因此我们想出了一个非常有创意的方法来实现。...我已经向你介绍了Turi Create，并创造了你自己的风格转换模型，如果是在5 年前，一个人定必无法完成。你也学习到了如何将Core ML 模型汇入iOS 应用程序中，并有创意地应用它！
您可以在GitHub上找到此博文的源代码 https://github.com/hollance/YOLO-CoreML-MPSNNGraph 注意：运行demo需要使用Xcode 9和运行iOS 11...当您指定class_labels时，转换器创建一个模型，输出一个字典(String, Double)与模型训练的类的概率。但是YOLO不是分类器。...但是目前，Vision并没有为这个Core ML模型返回任何东西。我的猜测是，在当前的测试版中不支持非分类器。 所以现在我们别无选择，只能跳过Vision并直接使用Core ML。...运行应用程序，可以看到结果与Core ML版本完全相同。没有什么大惊喜，因为核心ML底层使用的Metal。 注意：运行这些类型的神经网络会消耗很大的电量。这就是为什么演示应用程序限制运行模型的频率。...结论 我希望这篇博文可以让您深入了解使用Core ML和Metal的图形API之间的区别。 至于速度差异，这不是重要的。这两个应用程序性能都差不多。然而，在beta 1中，Core ML版本非常慢。
工作原理 为了更好地理解 Core ML 的工作原理，我们首先需要了解一个机器学习模型是如何被集成到 iOS 应用中的。...集成过程 让我们通过一个具体的示例来说明如何将一个图像分类模型集成到 iOS 应用中： 1. 模型训练 首先，在 TensorFlow 中训练一个图像分类模型。...或者自己训练模型，然后使用coremltools将其转换为.mlmodel格式。 代码示例 以下是一个简单的iOS应用中使用Core ML的代码示例，假设我们有一个图像分类模型。...swift import UIKit import CoreML import Vision class ViewController: UIViewController, UIImagePickerControllerDelegate...我们创建了一个简单的ViewController来展示如何加载模型并使用它来进行图像分类。
欢迎来到Core ML教程系列的第二部分。在本教程中，将学习如何设置Python虚拟环境，获取不在Core ML格式裡的数据模型，并将该模型转换为Core ML格式，最后将其集成到应用程式中。...最重要的是，所有的程式码都用Swift 4和Python 2.7编写。 在我们开始前… 本教程的目的是帮助读者了解如何将各类型的数据模型转换为Core ML格式。...在本教程中，我使用这个Caffe模型，向读者展示如何将其转换为Core ML格式，并加以实验花朵的判定工作。...在上面的说明中，我们将定义一个名为coreml_model的模型，用来当做从Caffe转到Core ML的转换器，它是coremltools.converters.caffe.convert函式的运行结果...接下来请构建并运行应用程式，你应该看到它是个类似于前一个教程中实作的图像识别应用程式，唯一的区别是这个程式是专属花朵辨识，我们已能将Caffe模型转换为Core ML模型，对于这结果相当满意。
以「宇航员在宇宙中骑着龙/马的高质量图片」为关键词输入，下面为Stable Diffusion的多个模型和版本中图片生成的效果图。...创建的模型可以完成各种各样的任务，比如可以对照片进行分类，或者直接从照片的像素中检测特定的物体。而这些任务用代码来写是很困难的。 在创建模型之后，将其整合到你的应用程序中，并将其部署到用户的设备上。...你的应用程序使用Core ML APIs和用户数据来进行预测，并训练或微调模型。...用户可以用Xcode捆绑的Create ML应用程序建立和训练模型，并在自己的应用程序中使用。 或者，可以使用各种其他机器学习库，再用Core ML工具将模型转换为Core ML格式。...它支持用于分析图像的视觉，用于处理文本的自然语言，用于将音频转换为文本的语音，以及用于识别音频中声音的声音分析。 Core ML本身建立在加速器和BNNS等低级基元以及金属性能着色器之上。
对于lab1.jpg测试图像，您将在图 11.5 中看到模型的结果： 图 11.5：测试图像和模型推断结果 这就是您可以在新的 iOS 应用中使用预构建的 MobileNet TensorFlow Lite...在 iOS 中使用转换后的 Core ML 模型 在将两个 Core ML 模型文件HouseLR.mlmodel和HouseSVM.mlmodel添加到新的基于 Swift 的 Xcode iOS 项目中之后...基于 Objective-C 和 Swift 的 iOS 应用： 图 11.8：在 Objective-C 应用中显示从 Keras 和 TensorFlow 转换而来的股票预测 Core ML 模型...图 11.9：在 Swift 应用中显示从 Keras 和 TensorFlow 转换而来的股票预测 Core ML 模型 要在 Objective-C 中使用该模型，请创建具有指定数据类型和形状的Stock...在本书中，我们从三个经过预训练的 TensorFlow 模型开始，这些模型分别是图像分类，对象检测和神经样式迁移，并详细讨论了如何重新训练模型并在 iOS 和 Android 应用中使用它们。
项目地址：https://github.com/JacopoMangiavacchi/MNIST-CoreML-Training MNIST 数据集 在这篇文章中，作者介绍了如何使用 MNIST 数据集部署一个图像分类模型...在 Swift 中为 Core ML 的训练准备数据 在讨论如何在 Core ML 中创建及训练 LeNet CNN 网络之前，我们可以先看一下如何准备 MNIST 训练数据，以将其正确地 batch...在下列的 SwiftCoreMLTools DSL 函数构建器代码中，还可以查看在相同的情况中如何传递至 Core ML 模型中。...从下面的 Python 代码中可以看出，TensorFlow 模型使用 Adam 优化器和分类交叉熵损失函数进行训练，测试用例的最终准确率结果大于 0.98。 ?...Core ML 模型的结果如下图所示，它使用了和 TensorFlow 相同的优化器、损失函数以及训练集和测试集，可以看到，其识别准确率也超过了 0.98。 ?
开发者可以使用 Swift 与 macOS 试验场等熟悉的工具在 Mac 上创建和训练定制化的机器学习模型，例如用于图像识别、文本语义抽取或数值关系搜索等任务的模型。 ?...当模型有较好的性能时，就能使用 Core ML 将其集成到应用程序中。 ? Create ML 利用机器学习基础设施建立进苹果 Photos 和 Siri 这样的产品中。...这意味着你的图片分类和自然语言处理模型可以变得更小、花费更少的训练时间。 目前 Create ML 支持的任务主要包含计算机视觉、自然语言处理和其它使用标注信息进行预测的一般模型。...在计算机视觉中，开发者可以训练一个机器学习模型以完成图像识别任务。重要的是，开发者在这一过程中可以使用 Xcode 试验场的 UI 来训练模型。...除此之外，Create ML 还展示了机器学习很多模块，包括用来提升分类或回归模型性能的度量方法和格式化数据的方法等。 ? 如下我们将简要展示如何使用 Create ML 创建图像分类应用。
虽然只是数字识别， 将帮助您了解如何编写自己的自定义网络从头开始使用 Keras， 并将其转换为 CoreML 模型。...因为你将学习和实验很多新的东西， 我觉得最好坚持与一个简单的网络， 具有可预测的结果比工作与深层网络。...目标 ---- 在 iOS 上面识别手写数字 根据输入图片，这里我们直接用 iOS 实现绘图，也可以识别本机图片或者拍照方式，给出预测数字 步骤 ---- 用 keras 训练模型，输入图片，得到预测标签...生成模型 给出了手写数字的 28×28 图像， 找到了能够准确预测数字的模型。 我们需要在我们的机器上设置一个工作环境来培训、测试和转换自定义的深层学习模式， CoreML 模型。...iOS 应用程序: 这里的大部分内容都集中在应用程序开发上， 我只会解释一些重要的事情。
iOS MachineLearning 系列（20）—— 训练生成CoreML模型 本系列前面的文章详细的介绍了在iOS中与AI能力相关的API的使用，也介绍了如何使用训练好的CoreML模型来实现更强大的...1 - 自己训练一个图片分类模型 图片分类属于图片识别类的模型，当我们输入一个图像时，其会自动分析并进行标签分类。要训练模型，首先我们需要有一定数量的已经分类好的图片。...： 如果测试的结果能够让我们满意，则可以将此模型导出，如下所示： 可以看到，此模型的大小只有17k，通过Create ML，训练出一个生产可用的CoreML模型真的是非常简单方便。...YHImageClassifier模型的使用和前面文章介绍的官方模型的使用没有区别，我们可以再选两张鸣人和佐助的图片（不在训练集中也不在测试集中的），Demo代码如下： import UIKit import...使用Create ML，我们可以训练处一些定制化强，非常有用的图片识别器。例如某个生产的产品是否合格，某个生成的图片是否合格等，只要有大量的数据支持，模型的预测可以非常准确。
Github链接： https://github.com/AlexFWulff/Machine-Learning-Demo-iOS 我的样例可以为输入的图片进行分类，所有计算都是在含Core ML和视觉框架的设备上完成的...这是几年前谷歌研究人员训练的机器视觉模型，苹果的新机器学习API允许开发者在他们的iOS app中轻松地访问这些标准化的模型。...例如，项目中的模型可以以图片作为输入，并且返回一个描述性字符串作为输出。对于非基于图像的模型，苹果已经创建了小型示例项目演示它的使用方法，它独立于Vision,只依赖Core ML。...你可以在项目导航器中看到尝试此模型的不同图像。用其他任何文件名替代“airport”字符串，建立并且运行项目，看看如何将结果输出到控制台更改。 最后一个片段代码只接受请求的结果并会将它打印出来。...如果模拟器无法启动，你需要先退出模拟器和Xcode。 以上就是我带来的iOS 11中轻松使用机器学习的示例项目。苹果链接中的其他三个模型应该都与VNCoreMLRequest兼容。
例如，资产库现在包含图像和命名颜色的深色变体。 Core ML 2和Create ML使您的应用程序中的机器学习几乎成为即插即用的练习。...可可触摸WWDC 2018的新功能 [视频链接] 由Josh Shaffer提出的会议开始时强调iOS 12中的性能改进 - 包括滚动，内存使用，自动布局和UIKit的改进。...您可以在Mac上直接在Swift中创建和训练模型。创建ML可以与图像识别，文本分析甚至表格数据一起使用，其中多个特征可以进行可靠的预测。...在Create ML的工作流程中，您可以使用LiveView培训师定义问题，收集一些分类的样本数据并在Playground文件中训练您的模型。将训练数据拖放到视图中。训练完成后，您将保存新模型。...您还可以输入一些数据来测试预测的准确性。如果您对自己制作的模型感到满意，请将其导出。最后，将新模型拖到项目中。您可以在Swift和命令行REPL中的macOS Mojave上训练模型。
CoreML为iOS带来了机器学习 - 应用程序可以利用训练有素的机器学习模型来执行从问题解决到图像识别的各种任务。...该介绍包括以下内容： CoreML入门 将CoreML与Vision框架结合使用 CoreML入门 这些步骤描述了如何将CoreML添加到iOS项目中。...在模型文件的属性中，其Build操作设置为CoreMLModel。这意味着在构建应用程序时，它将被编译为.mlmodelc文件。...3.处理视觉处理的结果 矩形检测完成后，执行HandleRectangles方法，裁剪图像以提取第一个矩形，将矩形图像转换为灰度，并将其传递给CoreML模型进行分类。...（最高置信度优先）： C＃复制 样品 有三种CoreML样本可供尝试： 的火星居价格预测器样品具有简单的数字输入和输出。
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