在Python中，我使用keras训练了一个图像分类模型，以接收作为[224,224,3]数组的输入并输出预测(1或0)。当我加载保存模型并将其加载到xcode中时，它指出输入必须采用MLMultiArray格式。有没有办法将UIImage转换为MLMultiArray格式？或者有没有办法改变我的keras模型以接受CVPixelBuffer类型的对象作为输入。 最佳答案 在您的CoreML转换脚本中，您可以提供参数image_input_names='data'，其中data是您输入的名称。现在CoreML会将此输入视为图像(CV

letmodel=test2()vardata=[1.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0,2.0]guardletmlMultiArray=try?MLMultiArray(shape:[1,7],dataType:MLMultiArrayDataType.double)else{fatalError("Unexpectedruntimeerror.MLMultiArray")}for(index,element)indata.enumerated(){mlMultiArray[index]=NSNumber(floatLiteral:element)}guardletmark

我有一个包含40个数组和12个双特征的数组，所以类型是[[double]]。目前，我正在将此数据发送到GoogleCloudMLAPI以获得相关预测。由于Apple最近推出了CoreML和coremltools，我将我的模型从keras转换为.mlmodel以避免数千次谷歌云api调用并直接在我的iPhone上进行推理:coreml_model=coremltools.converters.keras.convert(new_Model,input_names=['accelerations'],output_names=['scores'])coreml_model.save('Pr

在Python中，我用KERA训练了一个图像分类模型，以接收输入为[224、224、3]阵列，并输出预测（1或0）。当我加载保存模型并将其加载到XCode中时，它指出输入必须采用mlmultiarray格式。我有没有办法将UIImage转换为Mlmultiarray格式？还是有办法让我更改我的KERAS模型接受CVPixelBuffer类型对象作为输入。看答案在您的核心ML转换脚本中，您可以提供参数image_input_names='data'在哪里data是您输入的名称。现在，核心ML将将此输入视为图像（CVPixelBuffer）而不是多阵列。