Python CoreML输出类型

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')

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输出是多数组类型，但我想要图像类型，如何更改它？

是的，这是可能的。但是，由于自2.1版起，

coremltools

不提供任何转换选项，因此您需要在之后手动更改转换后的Core ML模型

简而言之，以下是将模型转换为核心ML格式后需要做的事情。这些应该在Python端通过调用

coremltools

的低级API来完成

使用

coremltools

将一个新的

ActivationLinear

层附加到链的末尾，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，例如转换从0..1到0..255的范围和/或添加偏移

通过设置新图层的

类型

属性，将其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

将其加载回，并使用训练数据集中的样本进行测试，作为健全性检查

要使步骤5起作用，您需要在Mac上运行Python脚本，因为它使用本机核心ML库来运行模型

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有关详细信息，您可以阅读我的文章。

我认为当前Core ML不支持尽可能的输出类型的图像（尽管这可能在最新的betas中发生了更改）。我已经发布了一些可以将MLMultiArray转换回图像的代码：（虽然你的图像看起来是灰度的，但是你必须稍微调整一下代码，因为它目前只支持RGB图像）。谢谢你，我来看看！希望CoreML能在下一版本中支持图像。我刚刚推出了一个可以处理灰度图像的更新，它展示了如何修改mlmodel，使其输出图像而不是多数组：@NathanHubens我正在使用python开发一个.mlmodel文件。为此，我正在使用线性回归，我想要使用xls文件（或它的原始数据）作为.mlmodel的输入，我想要在py文件中使用此数据，它应该返回一个数组，即（1）如何将xlx或csv或其原始数据作为输入传递到.mlmodel（2）如何在py文件中使用此输入数据并进行计算（3）mlmodel应返回数组如何实现此类型的mlmodel？