如何在 Keras 中生成 class_labels.txt 以在 CoreML 模型中使用？

Posted 2023-03-27

【中文标题】如何在 Keras 中生成 class_labels.txt 以在 CoreML 模型中使用？

【英文标题】：How do I generate a class_labels.txt in Keras for usage in a CoreML model?

【发布时间】：2018-04-17 16:35:00

【问题描述】：

我一直在尝试使用 coreML 创建一个 ios 应用程序，我在 Keras 中训练了一个卷积神经网络，当我使用 CoreMLTools 将此模型转换为 CoreML 模型时，它显示输出是一个多维数组，但我想要它是一个类概率。如何在 Keras 中生成带有类标签的 .txt 文件？

这是我用来生成 coreML 模型的代码：

import coremltools

coreml_model = coremltools.converters.keras.convert(
                                                    "chars74kV3.0.h5", class_labels = "class_labels.txt", image_input_names= ['input'], input_names=['input'], image_scale=255.)
coreml_model.author = 'Thijs van der Heijden'
coreml_model.license = 'MIT'
coreml_model.description = 'A basic Deep Convolutional Neural Network to classify handwritten letters.'
coreml_model.input_description['input'] = 'A 64x64 pixel Image'
coreml_model.save('chars74k.mlmodel')

【参考方案1】：

class_labels.txt 文件应该只是一个纯文本文件，每行一个标签，按照训练集中的类的顺序排列。例如，

dog
cat
person

将是三类网络的标签文件，其中 0 类是“狗”，1 类是“猫”，2 类是“人”。如果这是一个公共分类数据集，您应该拥有该数据集的该信息，如果它是您自己的，您只需创建这样的映射文件。无论如何，您都必须这样做才能将班级编号与值相关联。