TensorFlow Edge Core ML 文档

TensorFlow Edge Core ML 是一个用于在移动设备和边缘设备上运行机器学习模型的框架。以下是一些关于 TensorFlow Edge Core ML 的关键信息。

概述

TensorFlow Edge Core ML 允许您将 TensorFlow 模型转换为 Core ML 格式，以便在 iOS 和 macOS 设备上运行。这使得开发者能够利用 TensorFlow 的强大功能，同时保持与 Apple 设备的兼容性。

转换模型

要将 TensorFlow 模型转换为 Core ML，您可以使用 tfcoreml 工具。以下是一些基本步骤：

1. 安装 tfcoreml：

   pip install tfcoreml
   

2. 转换模型：

   tfcoreml convert --input_graph model.pb --input_tensor input:0 --output_file model.mlmodel
   

使用 Core ML 模型

在 iOS 或 macOS 应用中，您可以使用 Core ML 运行转换后的模型。以下是一些基本步骤：

1. 将 model.mlmodel 文件添加到您的项目中。

2. 在代码中加载模型：

   let model = try MLModel(contentsOf: URL(fileURLWithPath: "path/to/model.mlmodel"))
   

3. 使用模型进行预测：

   let input = MLDictionaryFeatureProvider(dictionary: ["input": inputArray])
   let output = try? model.prediction(input: input)
   

资源

• TensorFlow Edge 官方文档
• Core ML 官方文档

TensorFlow Edge

Core ML

注意事项

• 在转换模型时，请确保您的 TensorFlow 模型已经过优化，以便在移动设备上高效运行。
• Core ML 支持的 TensorFlow 模型类型有限，请参考官方文档了解支持的模型类型。

希望这些信息能帮助您更好地了解 TensorFlow Edge Core ML。如果您有任何疑问，请访问我们的官方文档或社区论坛。