如何将Tensorflow模型转换为.mlmodel？

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

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

我将遵循本教程： 然而，我很难理解这个项目的结构。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，以便在应用程序中使用

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我在网上查过，我能找到的只是如何将.caffemodel转换为.mlmodel或.pb文件转换为.mlmodel。这些都是单个文件，但是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，它不包含任何yaml文件。目前，我的项目不是专注于创建模型，而是将模型集成到iOS应用程序中。我发现这个模式对于一个应用程序创意来说很有趣，我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，请让我知道

核心ML模型没有使用这些东西。yaml文件等仅用于训练TF模型

您只需要提供一个冻结的图形（一个.pb文件），然后使用tfcoreml将其转换为mlmodel

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看起来您的项目没有冻结的图形，而是检查点。有一个TF实用程序可用于将检查点转换为冻结图，请参见

检查点是否都是摘要？很抱歉，如果这是一个愚蠢的问题，我不知道这里发生了什么。有任何教程可以解释这一切吗？从repo的自述文件来看，“finetune”文件夹中似乎有检查点文件。教程等的问题在于，不同的TF项目将以不同的方式完成任务。回购协议中有关于如何将TF模型转换为Core ML的文档和示例。（还有我的书Core ML生存指南，请参阅我个人资料中的链接。）但这些都不能准确解释您的特定模型需要什么，因为每个模型都不同，TF有多种方法来做相同的事情。