是否可以更改 CoreML 模型的输出类型？我的模型将图像作为输入，将图像作为输出，但是当我将 Keras 模型转换为 mlmodel 时，我得到:
coreml_model = coremltools.converters.keras.convert('/Users/user/Desktop/model.h5',input_names='input_img',image_input_names='input_img',output_names='image')
coreml_model.save('/Users/user/Desktop/model.mlmodel')
输出是 MultiArray 类型，但我想要 Image 类型，如何更改它？
最佳答案
是的，这是可能的。不过，您之后需要手动更改转换后的 Core ML 模型，因为从 2.1 版开始，coremltools 并未为此提供任何转换选项。
简而言之，以下是将模型转换为 Core ML 格式后需要执行的操作。这些应该在 Python 端通过调用 coremltools 的较低级别 API 来完成。
- 使用
coremltools将转换后的 CoreML 模型加载到 Python 中 - 在链的末尾附加一个新的
ActivationLinear层，就在原始模型的输出层之后。您还可以使用该层执行线性变换，例如将范围从 0..1 转换为 0..255 和/或添加偏差。 - 通过设置其
type属性，将该新图层配置为图像输出图层。 - 将更新后的模型保存到新的 Core ML 模型中。
- 重新加载它并使用训练数据集中的样本进行测试，作为健全性检查。
要使第 5 步生效，您需要在 Mac 上运行 Python 脚本，因为它使用 native Core ML 库来运行模型。
详情可以阅读我的帖子getting Core ML to produce images as output .
关于python - CoreML 输出类型，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/46093797/