如何将Tensorflow模型转换为.mlmodel？

Posted 2021-03-31

我想将具有以下结构的Tensorflow模型转换为.mlmodel文件，以便在ios应用中使用：

cub_image_experiment/
   logdir/
       val_summaries/
       test_summaries/
       finetune/
          val_summaries/
   cmds.txt
   config_train.yaml
   config_test.yaml

我正在学习本教程：https://github.com/visipedia/tf_classification/wiki/CUB-200-Image-Classification但是，我无法理解项目的结构。哪些文件很重要，如何将所有单独的配置文件和所有内容转换为单个.mlmodel文件，以便我可以在我的应用程序中使用？

我已经在网上找到了所有我能找到的是如何将.caffemodel转换为.mlmodel或.pb文件到.mlmodel。这些都是单个文件，但我的项目有多个文件。我找到了一个关于如何将tf模型转换为单个.pb文件的教程，但是，该模型的结构不同，并且它不包含任何yaml文件。我的项目目前并不专注于创建模型，而只是将模型集成到iOS应用程序中。我发现这个模型对app的想法很有意思，并想知道它是否可以集成。如果有任何教程可以帮助我解决这类问题，请告诉我。

答案

Core ML模型没有使用这些东西。 yaml文件等仅用于训练TF模型。

您需要提供的只是一个冻结图（.pb文件），然后使用tfcoreml将其转换为mlmodel。

看起来您的项目没有冻结图，但检查点。您可以使用TF实用程序将检查点转换为冻结图，请参阅https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/tools/freeze_graph.py