以上所有的库，都很容易使用，并提供了一个简单的接口来完成一系列任务。使用上述库，CoreML的最终结构将如下所示： ? 注意，上面的设计为iOS应用程序提供了一个很好的模块结构。...“这并没有使数据科学社区疏远CoreML，因为他们可以在他们最喜欢的环境中进行实验，训练他们的模型，然后将其导入到他们的iOS / MacOS应用程序中。” 下面是CoreML支持的框架： ?...下载项目 我已经为我们的应用建立了一个基本的UI，它可以在GitHub上使用。...优点： 对设备性能进行优化，最大限度地减少内存占用和功耗； On-device指用户数据的隐私，不再需要将数据发送到服务器进行预测； On-Device指在没有网络连接且对用户的响应时间减少的情况下的功能预测...其中一个非常有用的特性是它在本地设备上运行，从而提供了更快的速度和更多的数据隐私。与此同时，它还不能被认为是一个成熟的数据科学家友好的库。我们将拭目以待，看看它在即将发布的版本中会如何发展。
IOS端进行前向预测。...其实coreML的demo，github上有很多，但是大部分都是用swift写的，而对于从C/C++语言过来的同学来说，Objective-C或许会更容易看懂一些。...所以这次就以yolov2实现的object detection为例，创建Objective-C工程并用真机调试，来实现前向预测（并且附源代码）。 ...当然，为了偷懒起见，模型并不是我训练的，模型来自这里：https://github.com/syshen/YOLO-CoreML 。该仓库使用swift实现的，有兴趣的可以对比着看。...其次，将预处理后的结果送给prediction，得到预测结果。调用coreML自动生成的类预测接口就在这里了。
在xcode中使用mlmodel模型，之前说的最简单的方法是将模型拖进工程中即可，xcode会自动生成有关模型的前向预测接口，这种方式非常简单，但是更新模型就很不方便。...（编译出的为.mlmodelc 文件， 这是一个临时文件，如果需要，可以将其保存到一个固定位置：https://developer.apple.com/documentation/coreml/core_ml_api...上面这两个类接口写完后，就可以整理输入数据为CvPixelBuffer，然后通过获取模型描述MLModelDescription得到输入名称，根据输入名称创建MLModelInput，预测，然后再根据MLModelOutput...中的featureNames获取对应的预测输出数据，类型为MLMultiArray： MLModelDescription *model_description = compiled_model.modelDescription...中的预测结果数据做后续处理..
pytorch训练出.pth模型如何在MacOS上或者IOS部署，这是个问题。 然而我们有了onnx，同样我们也有了coreML。...coreML框架可以方便的进行深度学习模型的部署，利用模型进行预测，让深度学习可以在apple的移动设备上发光发热。...而开发者需要做的仅仅是将model.mlModel拖进xcode工程，xcode工程会自动生成以模型名称命名的object-c类以及多种进行预测所需的类接口。...然后使用API创建ModelInput： ModelInput *input = [[ModelInput alloc] initWithImage:buffer]; ③ 模型的预测API。...以第三个形式的预测API为例，调用代码如下： ModelOutput *output = [model predictionFromFeatures:input options:option error
数据科学社区并不会不尝试CoreML试行，因为他们可以在他们最喜欢的环境中进行实验、训练他们的模型，然后轻松导入并在iOS/MacOS的app上使用。...现在每次运行app，Xcode就会编译我们的机器学习模型，使它能用来做预测。 在代码中创建模型 任何为苹果设备开发的app都用swift编程。...在移动设备上运行保证了用户隐私，不再需要将数据发给服务器做预测。 在移动设备上运行意味着甚至在没联网的时候都可以做预测，此外对用户来说反应时间更短。 能自己决定在CPU还是GPU上运行（或者都有）。...因为它可以用CPU，所以你能在iOS模拟器上运行它（iOS模拟器不支持GPU）。...不支持模型在设备上再训练，只能做预测。 如果CoreML不支持某种层，你就不可以使用。目前还不能用自己的层扩展CoreML。
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...YOLO需要输入图像的像素为0和1，而不是0和255之间，所以我们必须以指定image_scale为1/255。不需要对输入图像进行任何其他预处理。...但是，一旦完成了模型转换，预测就很容易了。 对于YOLO，只做预测是不够的。我们仍然需要对模型的输出进行一些额外的处理，需要操作MLMultiArray类。...在iOS 11中，现在有两种方法可以使用Metal Performance Shader来进行机器学习： 自己创建MPSCNN并将它们编码到commandBuffer（参见我的VGGNet帖子一个例子）...我们再次使用由YAD2K创建的Keras 1.2.2模型。（您可以使用Keras 2.0，因为我已经为Core ML制作了一个1.2.2模型，就使用它吧。）
在逐步指导您如何创建新的 iOS 应用并向其添加 TensorFlow Lite 支持以运行预先构建的 TensorFlow Lite 模型的逐步教程之前，我们将快速以具体数字向您展示使用 TensorFlow...在接下来的两个部分中，我们将向您展示两个教程，该教程以 TensorFlow 为后端，在 Keras 中如何转换和使用 Scikit Learn 模型和股票预测 RNN 模型，它们是在第 8 章， “使用...我们将研究如何使用这两种算法为房价预测建立模型。 建立和转换 Scikit Learn 模型 首先，让我们获取房价数据集，该数据集可从这里下载。...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...-d以秒为单位指定记录的持续时间。 要在 USB 扬声器上播放录制的音频，首先需要在主目录中创建一个名为 .asoundrc的文件，其内容如下： pcm.!
使用Turi Create 撰写程序 我们即将构建的风格转换模型会以梵谷的作品星夜(Starry Night)为基础。...接着，将所有数据创建为CGContext，当我们需要渲染（或改变）某些底层的属性时，就可以简单地调用它，这是我们在下列两行代码中透过转化及缩放图像所做的事。...我们将styleArray声明 为MLMultiArray，这是一种被Core ML所使用来作模型输入及输出的阵列型态。...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。...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！ 但是，风格转换只是一个开始。
我还将介绍和使用苹果的Core ML框架(iOS11中的新框架)。 ? 在屏幕上随便划动两下，手机就会对复杂的手势进行实时识别 这项技术使用机器学习来识别手势。...为机器学习算法生成数据 项目的自述文件解释了如何修改手势类的集合，包括复选标记、x标记、“涂鸦”(在上下移动时快速的侧向运动)、圆形、U形、心形、加号、问号、大写A、大写B、笑脸和悲伤的表情。...测试集的目的是为了说明神经网络的学习是如何对新数据进行归纳的。 我选择把15%的数据放在测试集中，如果你只有几百个手势例子，那么15%的数字将是一个相当小的数字。...用不平衡数据训练 如果你的手势比其他手势有更多的例子，那么网络就会倾向于学会以牺牲其他手势为代价来识别更好的手势。...事实上，即使在创建实例之后，这个模型第一次评估的速度也很慢。当应用程序启动时，我用一个空白图像对网络进行评估，这样用户在开始做手势时不会看到延迟。
随着移动设备的普及和数据的快速增长，将机器学习应用于移动端数据分析变得越来越重要。苹果公司为iOS开发者提供了一个强大的机器学习框架，即CoreML框架。...本文将深入探索CoreML框架，介绍其基本概念和原理，并展示如何使用它构建和训练机器学习模型，以及将这些模型应用于移动端数据分析的实际场景中。 ...1.CoreML框架简介 CoreML框架是苹果公司为iOS开发者提供的一款强大的机器学习框架。它的目的是让开发者能够轻松地在移动设备上运行各种机器学习模型，从而实现智能化的应用体验。...CoreML框架的基本原理是将预先训练好的机器学习模型转换为适用于iOS设备的格式，并提供一套简洁的API，使开发者能够方便地调用这些模型进行预测和分析。 ...要将训练好的机器学习模型集成到移动应用中，首先需要将模型转换为CoreML格式。然后，可以使用CoreML框架提供的API调用模型进行预测和分析。
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...使用CoreML在iOS上运行Keras模型 本文分为四个部分。 首先，我将介绍关于CoreML的背景，包括它是什么以及为什么我们使用它。...如果你的模型是使用BGR颜色通道排序进行训练的，那么将此值设置为True非常重要， 以便CoreML按预期运行。如果模型是使用RGB图像进行训练的，则可以放心地忽略此参数。...然后，我使用上篇文章的代码重新训练模型。background类由从我的系统上的UKBench数据集中随机抽取的250个图像组成。 在Xcode中创建一个Swift + CoreML深度学习项目 ?...上使用Finder，点击上面创建的CoreML .mlmodel文件。
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。...所有这些模型实际上都经过了优化，以便在移动设备、平板电脑和电脑上提供最佳性能。这就是Apple的伟大之处。...之前，我们只支持“设备上的推理”。这基本上意味着我们在其他机器上训练我们的模型，然后利用训练好的模型对设备本身进行实时预测。新功能导致了更好的用户体验，因为我们不依赖互联网来获得预测。...这样做有很多好处: 训练将在用户的个人设备上进行，这对用户来说意味着很高的数据隐私 我们不需要设置庞大的服务器来帮助数百万应用程序用户进行模型训练 因为不涉及互联网，这些模型预测时一直可用!...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。
手写数字的 MNIST 数据库具有6万个示例的培训集和1万个示例的测试集。它是由 NIST 提供的更大集合的子集。数字已按大小规范化， 并以固定大小的图像为中心。...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。...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。...您已经设计了您的第一个 CoreML 模型。使用此信息， 您可以使用 Keras 设计任何自定义模型， 并将其转换为 CoreML 模型。
目前为止还没有官方swift接口的TensorFlow 库，所以我们用单纯的swift在我们模型的基础上建立预测过程的客户端程序 下图是我们应用程序APP的演示：（动图） ?...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。...▌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？）...将带有新框的图像保存到云存储，然后将图像的文件路径写入Cloud Firestore，以便在iOS应用程序中读取路径并下载新图像（使用矩形）： ? ?
首先，终端用户的隐私可以受到保护，因为用户提供的作为模型输入的任何数据都保留在用户自己的设备上。 其次，在初次下载之后，用户不需要连接互联网就可以使用该模型。...要了解更多关于如何优化这种大小和复杂性的模型，以在 Apple Neural Engine 上运行，可以参阅以前的文章：Deploying Transformers on the Apple Neural...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...步骤 3：找到想在 Hugging Face Hub 上使用的 Stable Diffusion 版本，接受使用条款。默认型号版本为 “CompVis/stable-diffusion-v1-4”。...该基准测试由苹果公司在 2022 年 11 月使用 iOS 16.2、iPadOS 16.2 和 macOS 13.1 的公开测试版进行。
事实上，管理关系的能力不仅构成了 Core Data 的核心特征，也是其相较于其他数据持久化框架的一大显著优势。...他不仅阐述了如何在 Swift 应用中运用现有的 CoreML 模型，还展示了使用苹果公司的 ml-stable-diffusion 库的具体步骤。...此外，文章还讲解了如何借助苹果公司的 python_coreml_stable_diffusion.torch2coreml 脚本，将 HuggingFace 平台上的任何模型转换为 CoreML 模型...不幸的是，在 iOS 17 模拟器上，simctl status_bar 的功能遭遇了障碍，传统的方法无法再被应用。在这篇文章中，jesse squires 分享了他为解决这一问题所找到的临时方案。...通过这篇文章，Wals 为那些希望深入了解如何在 iOS 开发环境中运用 Git 的开发者提供了一个实用且内容丰富的起点。
注: 接下来的教学会使用 Xcode 9 作为开发工具，同时需要有 iOS 11 的设备以便测试其中的功能。Xcode 9 支持 Swift 3.2 及 4.0，我们使用 Swift 4.0 开发。...回到 ViewController.swift，将 CoreML 引入： import CoreML 接着，为 Inceptionv3 宣告一个 model 变数并且在 viewWillAppear()...不过推荐你可以换个数值执行几次，看看执行结果以更进一步的了解。 使用 Core ML 无论如何，让我们把注意力拉回到 Core ML 上吧。我们使用 Inceptionv3 模型来作物件识别。...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！...coreml-successful-case 当测试 App 时，你可能注意到 App 并不能很正确的预测出内容。这并不是你的代码有问题，而是出在这份资料模型上。 ?
我迫切希望了解苹果如何在 AI 的性能、能耗、隐私、开发便利性和使用体验等方面找到平衡。...根据开发者设置的变换规则，对该容器提供的尺寸进行计算后，以此作为视图的建议尺寸。从某种意义上讲，它可以视为一个允许自定义变换规则的特殊版本 frame 修饰器。...How to train your first machine learning model and run it inside your iOS app via CoreML（ 如何通过 CoreML...在你的 iOS 应用中训练并运行你的第一个机器学习模型 ）[8] Felix Krause[9] 在这篇文章中，Felix Krause 细致地解释了如何利用 CoreML 在 iOS 应用内部实现您的第一个机器学习模型...（ 如何通过 CoreML 在你的 iOS 应用中训练并运行你的第一个机器学习模型 ）: https://krausefx.com/blog/how-to-train-your-first-machine-learning-model-and-run-it-inside-your-ios-app-via-coreml
scikit-learn教程的Beginning Machine Learning中，您将学习如何创建自己的CoreML模型并将其集成到iOS应用程序中。...但是，您如何创建和培训机器学习模型？在本教程中，您将通过使用scikit-learn创建自己的机器学习模型，并通过Apple的Core ML框架将其集成到iOS应用程序中。...在此过程中，您将学习如何： 在macOS上安装流行的Python机器学习包。 创建预测机器学习模型。 将这些模型集成到您自己的iOS应用程序中。 入门 下载入门项目，然后构建并运行它。 ?...使用干净的Notebook，您已准备好进行下一步：创建线性回归模型以预测广告收入。 训练和验证线性回归模型 下载此示例广告数据并将csv文件放入您的notebooks文件夹中。...机器学习中最难的部分之一是为该模型找到合适的模型和正确的参数，以获得最佳结果。 如果您想了解有关SVM的更多信息，请查看scikit-learn.org上的文档。
CoreML的官网主页如下：https://developer.apple.com/machine-learning/ 主页上对CoreML的核心定位是：CoreML能够方便地将机器学习模型移植到移动端...网上关于直接利用这几种模型进行图像分类的参考例程已经很多了，所以这里主要讲一下如何转换自己的训练模型并进行应用的参考过程。...一、软件准备 由于CoreML目前仅支持iOS11和Xcode9，因此需要先对移动设备升级到iOS11，并且下载Xcode9 beta版本。...三、转换模型 这里以caffe模型SqueezeNet v1.1为例（浏览这里https://github.com/DeepScale/SqueezeNet 下载caffemodel） 3.1进入python...，主要应该还是只对原始浮点型运算进行了相应的硬件加速，正在研究如何设置开启多核和使用GPU，但仅若是单核CPU，此处理速度也算不上是特别惊艳，也许苹果还有所保留，估计会逐步开放提升其前向运算能力。
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