机器学习

拿到输入值以传递给模型

将已训练模型转换为 Core ML

 

let model = MarsHabitatPricer()

注意

所生成的 prediction(solarPanels:greenhouses:size:)
方法会抛出卓殊。在动用 Core ML
的时候,您大部分时候遇到的失实经常是:传递给艺术的输入数据类型与模型预期的输入类型差距——例如,用错误格式表示的图片类型。在示范应用当中,预期的输入类型为
Double。全体的种类不匹配错误都会在编译时被抓获,假设遭受了某种错误,那么示例应用就会弹出三个沉重错误。

 

Core ML 是小圈子特定 (domain-specific) 框架和机能的基础所在。Core ML
为 Vision 提供了图像处理的支撑,为 Foundation 提供了自然语言处理的支撑(例如 NSLinguisticTagger 类),为 GameplayKit 提供了对读书决定树
(learned decision tree) 举行辨析的支撑。Core ML
本人是依照底层基本类型而建立的,包蕴 AccelerateBNNS 以及 Metal
Performance
Shaders
 等。

 

经过读取 mars哈比tatPricerOutput 的 price
属性,就可以拿到所猜度的市值,然后就足以在运用的 UI
当中对这一个结果开展体现。

coreml_model.save(‘my_model.mlmodel’)

向利用中添加一个简便的模子,然后向模型中盛传输入数据,并对模型的预测值举行拍卖。

 

点击那里下载示例应用。

 

用代码创设模型

注意

所生成的 prediction(solarPanels:greenhouses:size:)
方法会抛出尤其。在动用 Core ML
的时候,您一大半时候遭遇的失实常常是:传递给艺术的输入数据类型与模型预期的输入类型不一致——例如,用错误格式表示的图纸类型。在演示应用当中,预期的输入类型为
Double。全体的门类不匹配错误都会在编译时被破获,如果遇上了某种错误,那么示例应用就会弹出二个致命错误。

得到 Core ML 模型,以便能在您的运用当中使用。

 

 

取得 Core ML 模型,以便能在你的应用当中使用。

let model = MarsHabitatPricer()

Xcode 会将 Core ML
模型编译到能源当中,从而举行优化并可以在配备上运营。优化过的模子表征会包括在你的应用程序包当中,在使用在设备上运维的时候,就足以用之来进展展望。

马尔斯哈比tatPricer 类会生成3个名为
prediction(solarPanels:greenhouses:size:)
方法,从而就足以根据模型的输入值来预测价值,在本例当中,输入值为太阳能板的数目、温室的数码以及殖民地的规模大小(以英亩为单位)。这几个措施的结果为一个马尔斯HabitatPricerOutput 实例,那里我们将其取名为
mars哈比tatPricerOutput。

 

 

Xcode
同样也会使用模型的输入输出音信,来自动为模型生成1个自定义的编程接口,从而就足以在代码当中与模型进行互动。对于这么些马尔斯哈比tatPricer.mlmodel 而言,Xcode
会生成对应的接口,来分别表示模型本人(马尔斯哈比tatPricer)、模型输入
(马尔斯哈比tat普赖斯rInput) 以及模型输出 (马尔斯哈比tatPricerOutput)。

 

 

 

 

 

 

 

 

Core ML 支持多样机器学习模型,其中囊括了神经互联网 (Neural
Network)、组合树 (Tree Ensemble)、援救向量机 (Support Vector Machine)
以及广义线性模型 (Generalized Linear Model)。Core ML 的运维须要动用 Core
ML 模型格式(相当于以 .mlmodel 增添名结尾的模型)。

用代码创设模型

 

 

 

概述

示范应用使用了 UIPickerView,以便从用户这里得到模型的输入值。

 

 

 

func selectedRow(for feature: Feature) -> Int {

    return pickerView.selectedRow(inComponent: feature.rawValue)

}

 

let solarPanels = pickerDataSource.value(for: selectedRow(for:
.solarPanels), feature: .solarPanels)

let greenhouses = pickerDataSource.value(for: selectedRow(for:
.greenhouses), feature: .greenhouses)

let size = pickerDataSource.value(for: selectedRow(for: .size),
feature: .size)

func selectedRow(for feature: Feature) -> Int {

    return pickerView.selectedRow(inComponent: feature.rawValue)

}

 

let solarPanels = pickerDataSource.value(for: selectedRow(for:
.solarPanels), feature: .solarPanels)

let greenhouses = pickerDataSource.value(for: selectedRow(for:
.greenhouses), feature: .greenhouses)

let size = pickerDataSource.value(for: selectedRow(for: .size),
feature: .size)

 

import coremltools

coreml_model =
coremltools.converters.caffe.convert(‘my_caffe_model.caffemodel’)

支撑操作系统:iOS 、macOS 、tvOS 、watchOS

在WWDC 2017开发者大会上,苹果揭橥了一密密麻麻新的面向开发者的机器学习
API,包涵面部识其他视觉 API、自然语言处理 API,这个 API 集成了苹果所谓的
Core ML 框架。Core ML 的主干是加速在 索爱、平板电脑、Apple 沃特ch
上的人造智能义务,支持深度神经网络、循环神经互联网、卷积神经互连网、协助向量机、树集成、线性模型等。

 

 

 

 

 

 

营造并运维 Core ML 应用

演示应用使用了 UIPickerView,以便从用户那里拿走模型的输入值。

 

 

 

概览

所谓已陶冶模型 (trained
model),指的是对一组陶冶多少采用了有个别机器学习算法后,所生成的一组结果
。举个例子,通过某些地点的野史房价来陶冶出一个模子,那么一旦钦赐房间有几卧几卫,就有只怕对前景该房间的房价做出预测。

依据你模型的不等,您只怕会要求更新输入、输出以及相关的参数标签,大概您还大概会必要表明图片名称、类型以及格式。转换工具内置了更详细的文档,因为可用的选项因工具而异。

 

 

 

 

获取 Core ML 模型

万一你需求更换的格式不在表 1 当中,那么您可以创立和谐的更换工具。

 

 

 

let price = marsHabitatPricerOutput.price

priceLabel.text = priceFormatter.string(for: price)

图片 1

将由第②方机器学习工具所开创的已陶冶模型,转换为 Core ML 模型格式。

 

编制自定义的变换工具,包蕴了将模型的输入、输出和架构表示转换为 Core ML
模型格式。您可以通过将每一层模型架构,以及层之间的总是关系展开定义,来促成那个操作。您可以经过 Core
ML
Tools
 所提供的转移工具作为参照;它们演示了什么将各个第3方工具创设的模型类型,转换为
Core ML 模型格式。

依赖 Core ML,您可以将已锻练好的机器学习模型,集成到祥和的接纳当中。

 

 

 

模型转换

 

 

guard let marsHabitatPricerOutput = try? model.prediction(solarPanels:
solarPanels, greenhouses: greenhouses, size: size) else {

    fatalError(“Unexpected runtime error.”)

}

import coremltools

coreml_model =
coremltools.converters.caffe.convert(‘my_caffe_model.caffemodel’)

具体的 API 列表请参见 Core ML
API

 

Core ML
针对设备的天性举办了优化,最大限度地减小内存占用和功耗。通过在设备上运转的严谨要求,不仅维护了用户数据隐衷,而且当互联网连接丢失的时候,还是能确保应用能健康办事和响应。

Apple
提供了有些科普的开源模型供大家使用,那些模型已经采纳了
Core ML
模型格式。您可以活动下载这么些模型,然后就能够开始在选择中接纳它们了。别的,其余的钻研机关和大学都昭示了广大机械学习模型和练习多少,这个往往都不是以
Core ML
模型格式发表出去的。假设你打算利用那么些模型的话,须求对它们举行更换,具体内容详见「将已练习模型转换为
Core ML」。

您可以经过在 Xcode
中开辟这一个模型,从而来查看它的连带音讯,其中包括有模型类型以及其预期输入和出口。模型的输入为太阳能板和大棚的多少,以及殖民地的局面大小(以英亩为单位)。模型的输出则是对那一个殖民地价值的猜度。

 

 

 

 

 

概述

Xcode 会将 Core ML
模型编译到财富当中,从而进行优化并可以在装置上运维。优化过的模子表征会包蕴在您的应用程序包当中,在利用在装备上运营的时候,就足以用之来拓展预测。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

依据你模型的不一样,您只怕会须求更新输入、输出以及相关的参数标签,或然您还或许会必要申明图片名称、类型以及格式。转换工具内置了更详尽的文档,因为可用的选项因工具而异。

图片 2

注意

Core ML 模型格式由一多重 Protocol Buffer
文件所定义,具体音讯请参见 Core ML Model
Specification

您能够使用 Core ML
转换器,并基于对应的模子第1方工具,来对模型进行转换。通过调用转换器的
convert 方法,然后再将结果保存为 Core ML 模型格式 (.mlmodel)。

选取所生成的 马尔斯哈比tatPricer 类的构造器,便得以创设这些模型:

支持操作系统:iOS 、macOS 、tvOS 、watchOS

将已磨练模型转换为 Core ML

Core ML 是天地特定 (domain-specific) 框架和功力的底蕴所在。Core ML
为 Vision 提供了图像处理的接济,为 Foundation 提供了自然语言处理的帮助(例如 NSLinguisticTagger 类),为 GameplayKit 提供了对读书决定树
(learned decision tree) 进行解析的支撑。Core ML
自己是基于底层基本类型而建立的,包涵 AccelerateBNNS 以及 Metal
Performance
Shaders
 等。

将由第壹方机器学习工具所开创的已陶冶模型,转换为 Core ML 模型格式。

 

要想将模型加上到 Xcode 项目当中,只必要将模型拖曳进项目导航器 (project
navigator) 当中即可。

 

注意

Core ML Tools 是二个 Python 包 (coremltools),并挂载在 Python Package
Index (PyPI) 上。要打听有关 Python 包的越多新闻,请参阅 Python
Packaging User Guide

所谓已练习模型 (trained
model),指的是对一组陶冶多少应用了有个别机器学习算法后,所生成的一组结果
。举个例子,通过有个别地点的历史房价来陶冶出1个模子,那么只要指定房间有几卧几卫,就有只怕对前景该房间的房价做出预测。

Xcode
同样也会动用模型的输入输出音讯,来自动为模型生成1个自定义的编程接口,从而就足以在代码当中与模型举办互动。对于那些马尔斯哈比tatPricer.mlmodel 而言,Xcode
会生成对应的接口,来分别表示模型本身(马尔斯哈比tatPricer)、模型输入
(马尔斯哈比tatPricerInput) 以及模型输出 (Mars哈比tatPricerOutput)。

Core ML 接济八种机械学习模型,其中包涵了神经互联网 (Neural
Network)、组合树 (Tree Ensemble)、协理向量机 (Support Vector Machine)
以及广义线性模型 (Generalized Linear Model)。Core ML 的周转须要运用 Core
ML 模型格式(约等于以 .mlmodel 扩张名结尾的模子)。

 

借助 Core ML,您可以将已磨练好的机器学习模型,集成到祥和的选拔当中。

guard let marsHabitatPricerOutput = try? model.prediction(solarPanels:
solarPanels, greenhouses: greenhouses, size: size) else {

    fatalError(“Unexpected runtime error.”)

}

应用模型来举办前瞻

下一场将结果保存为 Core ML 模型格式。

取得输入值以传递给模型

coreml_model.save(‘my_model.mlmodel’)

然后将结果保存为 Core ML 模型格式。

 

将模型加上到 Xcode 项目中

 

 

 

 

 

 

概述

万一您曾经运用了第贰方机器学习工具来创设和教练模型,只要那么些工具是受协理的,那么就足以选用 Core
ML
Tools 
来将这一个模型转换为
Core ML 模型格式。表 1 列出了作者们援救的模型和第①方工具。

 

 

 

注意

Core ML Tools 是一个 Python 包 (coremltools),并挂载在 Python Package
Index (PyPI) 上。要了然有关 Python 包的愈多消息,请参阅 Python
Packaging User Guide

Core ML
针对设备的性子举行了优化,最大限度地回落内存占用和功耗。通过在设施上运营的严苛须求,不仅维护了用户数据隐衷,而且当互联网连接丢失的时候,仍是可以确保应用能健康办事和响应。

 

利用模型来进展展望

行使所生成的 马尔斯哈比tatPricer 类的构造器,便得以创立这么些模型:

图片 3

只怕,还足以编制自定义的变换工具

 

比如说,假如你的模子是运用 Caffe 来成立的,您可以将 Caffe 模型
(.caffemodel) 传递给 coremltools.converters.caffe.convert 方法。

 

 

 

Core ML API

在多数处境下,您只必要与模型动态变化的接口举办互动即可,也就是说当你将模型加上到
Xcode 项目当中的时候,那么些接口就由 Xcode 自动成立达成了。您可以一直使用
Core ML
API,以便支持自定义工作流或然更为高级的用例。举个例子,假若你须要将输入数据异步收集到自定义结构体,从而来施行预测的话,那么你就足以让这一个结构体落成 MLFeatureProvider 协和,从而来为模型提供输入功用。

 

间接使用 Core ML API,从而匡助自定义工作流以及进一步高级的用例。

向利用中添加2个简约的模子,然后向模型中传播输入数据,并对模型的预测值举办处理。

 

点击这里下载示例应用。

具体的 API 列表请参见 Core ML
API

 

倘若您曾经应用了第②方机器学习工具来成立和教练模型,只要这一个工具是受协理的,那么就足以应用 Core
ML
Tools 
来将那一个模型转换为
Core ML 模型格式。表 1 列出了作者们支撑的模型和第1方工具。

注意

Core ML 模型格式由一种类 Protocol Buffer
文件所定义,具体音信请参见 Core ML Model
Specification

 

获取 Core ML 模型

Core ML API

一直利用 Core ML API,从而协助自定义工作流以及愈发高级的用例。

在WWDC 2017开发者大会上,苹果揭橥了一多重新的面向开发者的机械学习
API,包涵面部识其他视觉 API、自然语言处理 API,这个 API 集成了苹果所谓的
Core ML 框架。Core ML 的基本是加速在 Nokia、三星GALAXY Tab、Apple 沃特ch
上的人工智能义务,扶助深度神经互连网、循环神经互联网、卷积神经互连网、匡助向量机、树集成、线性模型等。

模型转换

 

 

 

 

您能够由此在 Xcode
中开辟那个模型,从而来查看它的相干音信,其中包含有模型类型以及其预期输入和出口。模型的输入为太阳能板和大棚的数额,以及殖民地的层面大小(以英亩为单位)。模型的输出则是对这一个殖民地价值的预测。

本示例应用使用了贰个已训练模型
马尔斯哈比tatPricer.mlmodel,用以预测水星上的债务国价值。

将 Core ML 模型集成到利用中

 

 

将 Core ML 模型集成到应用中

概述

打造并运维 Core ML 应用

 

 

 

 

图片 4

 

您可以行使 Core ML
转换器,并基于对应的模型第壹方工具,来对模型举办更换。通过调用转换器的
convert 方法,然后再将结果保存为 Core ML 模型格式 (.mlmodel)。

要想将模型加上到 Xcode 项目当中,只需求将模型拖曳进项目导航器 (project
navigator) 当中即可。

 

马尔斯哈比tatPricer 类会生成二个名为
prediction(solarPanels:greenhouses:size:)
方法,从而就足以依照模型的输入值来预测价值,在本例当中,输入值为太阳能板的数目、温室的数目以及殖民地的框框大小(以英亩为单位)。这一个办法的结果为1个马尔斯哈比tatPricerOutput 实例,那里我们将其取名为
marsHabitat普赖斯rOutput。

图片 5

 

比如说,如果你的模型是选取 Caffe 来成立的,您可以将 Caffe 模型
(.caffemodel) 传递给 coremltools.converters.caffe.convert 方法。

图片 6

设若你须要更换的格式不在表 1 当中,那么你可以创造和谐的转移工具。

在大部分动静下,您只须求与模型动态变化的接口进行互动即可,约等于说当你将模型加上到
Xcode 项目当中的时候,那几个接口就由 Xcode 自动创建完结了。您可以一向运用
Core ML
API,以便支持自定义工作流只怕更为高级的用例。举个例子,如若您须求将输入数据异步收集到自定义结构体,从而来实施预测的话,那么你就可以让那一个结构体完结 MLFeatureProvider 共谋,从而来为模型提供输入作用。

本示例应用使用了三个已操练模型
马尔斯哈比tatPricer.mlmodel,用以预测罗睺上的债务国价值。

经过读取 mars哈比tatPricerOutput 的 price
属性,就可以拿到所推断的市值,然后就足以在拔取的 UI
当中对这么些结果开展展现。

将模型加上到 Xcode 项目中

 

编排自定义的更换工具,包涵了将模型的输入、输出和架构表示转换为 Core ML
模型格式。您能够因而将每一层模型架构,以及层之间的连天关系进展定义,来促成这些操作。您可以因此 Core
ML
Tools
 所提供的转移工具作为参考;它们演示了什么将种种第壹方工具创制的模子类型,转换为
Core ML 模型格式。

 

概览

 

大概,还是可以编制自定义的变换工具

 

 

 

 

 

 

图片 7

 

图片 8

let price = marsHabitatPricerOutput.price

priceLabel.text = priceFormatter.string(for: price)

Apple
提供了一部分普遍的开源模型供大家使用,这几个模型已经采用了
Core ML
模型格式。您可以活动下载这个模型,然后就可以早先在利用中采取它们了。其它,其余的探究机关和大学都宣布了比比皆是机械学习模型和教练多少,那一个往往都不是以
Core ML
模型格式发表出去的。如若你打算利用那个模型的话,需求对它们举办更换,具体内容详见「将已陶冶模型转换为
Core ML」。