iOS机器学习——Python制作mlmodel文件 iOS机器学习——Python制作mlmo

准备Python环境
苹果官网关于机器学习的介绍：https://developer.apple.com/cn/machine-learning/
在页面中部找到模型转换器

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单击进入python世界

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image.png 在终端敲python --version命令，苹果要求的版本是2.7.13，而实际上2.7.14版本也可以正常运行
建议下载AnacondaPython 2.7版本

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下载安装好Anaconda后输入以下命令创建一个名为flowerrec，Python版本为 2.7.13的空间

conda create --name flowerrec python=2.7.13

激活flowerrec空间

source activate flowerrec

接下来环境的前缀就会显示（flowerrec）字样。
使用下面命令安装CoreML工具（如果不识别pip命令，则先用easy_install pip命令安装pip）

pip install -U coremltools

生成mlmodel文件

cd到包含oxford102.caffemodel、deploy.prototxt、class_labels.txt文件的文件夹，我的是cd /Users/nick/Desktop/coffee\ model。
输入python命令，然后在>>>后输入import coremltools命令导入工具，如果出现更新TensorFlow版本提示无需理会。
输入以下命令：

coreml_model = coremltools.converters.caffe.convert(('oxford102.caffemodel', 'deploy.prototxt'), image_input_names='data', class_labels='class_labels.txt')

【iOS机器学习——Python制作mlmodel文件】其中 deploy.prototxt 文件是描述神经网络的结构，oxford102.caffemodel 文件是coffe格式的数据训练模型，class_labels.txt 文件是识别出来的花的种类，image_input_names='data' 表示输入的数据，class_labels='class_labels.txt' 表示输出结果。