我正在尝试从 Places205 - GoogLeNet 制作一个 Core ML 模型，如 Apple 所述 here .
我不想用苹果现成的模型，所以我从这个链接得到了原始模型:https://developer.apple.com/machine-learning/model-details/Places205-GoogLeNet.txt
根据 Apple 的 WWDC session ，我们可以使用 Coremltools 转换该模型。在他们的 session 中，我们不知道他们使用哪个 IDE 进行 Python 编码，但目前我正在使用 Pycharm 进行 Python 编码。
使用模型链接，我们可以得到两个东西.caffemodel 和.prototext。我尝试使用 coremltools 转换它们并收到以下错误:
RuntimeError: Unable to infer input name and dimensions. Please provide a .prototxt file with 'Input' layer and dimensions defined.
那么，如果 Apple 的给定模型没有转换，那么我们怎么能说其他开源模型会起作用呢？
您可以在附加的屏幕截图中看到我的代码库。
如何修复这个错误？
最佳答案
看起来 Matthijs 用他上面的评论解决了你的核心问题，但我可以为 future 遇到其他模型的人扩展这个问题。
当使用 Apple 的 coremltools 将 Caffe 模型转换为 .mlmodel 文件时，Apple 的转换器接受二进制 .caffemodel(包含模型结构和权重)以及基于文本的 .prototxt 模型描述(可能包含比 .caffemodel 多一点上下文)。
通常，经过训练的 Caffe 模型会有几个不同的 .prototxt 文件(deploy.prototxt、solver.prototxt、train.prototxt)，并且您通常希望使用 deploy.prototxt(或类似命名的 prototxt)。
即使这样做，您仍然可能会遇到有关 coremltools 的错误“无法推断输入名称和维度”。 Caffe 模型没有明确要求说明模型将接受的输入维度，因此 coremltools 尝试从几个不同的来源推断这一点。如果缺少这些源，您可能需要自己将它们编辑到 .prototxt 中。
在上面链接的 deploy_places205.protxt 中，此输入大小由文件顶部的以下代码指定:
input: "data"
input_dim: 10
input_dim: 3
input_dim: 224
input_dim: 224
但您可能还会在这些 .prototxt 描述之一中看到以下内容:
input: "data"
input_shape {
dim: 1
dim: 3
dim: 227
dim: 227
}
如果您的 .prototxt 文件缺少此输入，您可以在文件中的第一个 layer { 实例之前添加上述任一内容。维度依次为:批量大小(被 Core ML 忽略)、颜色 channel 、图像宽度、图像高度。您可以调整这些以匹配网络的预期。
您可能还需要验证“data”是模型使用的输入层，因此查找第一个 layer { 实例并检查它是否显示 bottom: "data" 在其中。如果层名称有所不同，您可能需要在此处或在数据层名称中进行更改。
您可能还需要在 coremltools 转换器中设置数据层名称，以确保它选择正确的名称。作为引用，这是我用来转换这样的模型的小 Python 脚本:
import coremltools
coreml_model = coremltools.converters.caffe.convert(('mymodel.caffemodel', 'deploy.prototxt'),
image_input_names = "data",
is_bgr = True,
class_labels='labels.txt'
)
coreml_model.save('MyModel.mlmodel')
关于python - Core ML 模型转换失败，返回 "Unable to infer input name and dimensions"，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44697524/
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