前几天WWDC上，苹果发布了机器学习框架CoreML 。借助 Core ML，您可以将已训练好的机器学习模型，集成到自己的应用当中，根据文档，Core ML是基于Metal和Accelerate开发的，在性能效率上有很高的保证。



在 CoreML 中， Apple 定义了一套自己的模型格式，后缀名为： mlmodel，通过 CoreML 框架，以及模型库，可以在 App 层面进行机器学习的功能研发。

一、下载Xcode9.0beta、苹果官网提供的demo

使用Core ML需要最新的Xcode9.0beta，而最低版本OS需要10.12.4。
下载地址：https://developer.apple.com/download/

以及苹果提供的官方项目：https://docs-assets.developer.apple.com/published/51ff0c1668/IntegratingaCoreMLModelintoYourApp.zip


下载下来 Run 了一下，不得不说，Apple 对开发者还是非常友好的，直接将模型文件拖到项目中，Xcode 会自动生成接口文件:

可以看到，主要是定义了输入，输出以及预测的格式，调用的时候，也非常简单，传参即可。

但是这些接口文件并没有在 XCode 左边的文件树中出现。

查了一下，是生成在 DerivedData 目录下，估计是想开发者使用起来更简洁。

运行一下，可以看到，主要功能是对价格进行预测。

好像稍微有点儿不那么高大上啊，官网提供的四个模型库，我们还没用呢，当然要看下能用来干啥，看了一下，貌似主要是物体识别，基于苹果提供的图像识别模型，本文将构建一个动物图像识别的Demo，项目要用到官网提供的图像模型库，下载地址：https://developer.apple.com/machine-learning/

二、配置完beta版开发完环境，下载完模型库Resnet50后开始coding，首先创建一个新的swift项目，将下载好的模型库拖进去：

从描述里面能看出来，这是一个神经网络的分类器，输入是一张像素为 (224 * 224) 的图片，输出为分类结果。自动生成上述接口文件（Model Class）

OK，要照片，而且是 CVPixelBuffer 类型的。

但是每次从相册选太烦了，所以我们直接找了一张本地的图片，读取UIImage，然后改下大小，再转回 CVPixelBuffer

 

OK ，Run起来

识别成 斑猫 虎斑猫，瞬间感觉高大上了啊

再来一个秋田犬试试…



北极犬、哈士奇……我笑出了声

 

总结一下，在大多数情况下，您只需要与模型动态生成的接口进行交互即可，也就是说当您将模型添加到 Xcode 项目当中的时候，这个接口就由 Xcode 自动创建完毕了。您可以直接使用 Core ML API，以便支持自定义工作流或者更为高级的用例。举个例子，如果您需要将输入数据异步收集到自定义结构体，从而来执行预测的话，那么您就可以让这个结构体实现 MLFeatureProvider 协议，从而来为模型提供输入功能。

如果您已经使用了第三方机器学习工具来创建和训练模型，只要这个工具是受支持的，那么就可以使用 Core ML Tools （https://developer.apple.com/machine-learning）来将这些模型转换为 Core ML 模型格式。下方表格 列出了支持的模型和第三方工具。

 

注意
Core ML Tools 是一个 Python 包 (coremltools)，并挂载在 Python Package Index (PyPI) 上。要了解关于 Python 包的更多信息，请参阅 Python Packaging User Guide。

 

模型类型	支持的模型	支持的工具
神经网络 (Neural network)	前馈 (Feedforward)、卷积 (Convolutional)、循环 (Recurrent)	Caffe / Keras 1.2.2
组合树 (Neural networks)	随机森林 (Random Forests)、提升树 (Boosted Trees)、决策树 (Decision Trees)	scikit-learn 0.18 / XGBoost 0.6
支持向量机 (Support vector machines)	标量回归 (Scalar Regression)、 多级分类 (Multiclass classification)	scikit-learn 0.18 / LIBSVM 3.2
广义线性模型 (Support vector machines)	线性回归 (Linear Regression)、逻辑回归 (Logistic Regression)	scikit-learn 0.18
特征工程 (Feature engineering)	稀疏向量矢量化 (Sparse Vectorization)、稠密向量矢量化 (Dense Vectorization)、分类处理 (Categorical Processing)	scikit-learn 0.18
管道模型 (Pipeline models)	顺序链模型 (Sequentially Chained Models)	scikit-learn 0.18

 

模型转换

您可以使用 Core ML 转换器，并根据对应的模型第三方工具，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)。
例如，如果您的模型是使用 Caffe 来创建的，您可以将 Caffe 模型 (.caffemodel) 传递给 coremltools.converters.caffe.convert 方法。

import coremltools

coreml_model = coremltools.converters.caffe.convert('my_caffe_model.caffemodel')

然后将结果保存为 Core ML 模型格式。

coreml_model.save('my_model.mlmodel')

根据您模型的不同，您可能会需要更新输入、输出以及相关的参数标签，或者您还可能会需要声明图片名称、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。

代码后期会改进成在真机上运行，用相机拍照，识别照片中的物体，后期将上传OC版以及苹果其他模型库demo的操作文章

https://pan.baidu.com/s/1hsacwfi

最后代码奉上…玩的开心