如何将 tensorflow-lite 模型转换为 coreml .mlmodel

Question

我目前正在使用与我的 ios 应用程序集成的 google firebase。我在我的应用程序中使用 MLKit，并将本地 TensorFlow lite 模型用作图像分类器。

但有了 Xcode 9，我无法使用我的应用程序执行此操作，因为 autoMLVision 是新的并且需要 xcode 10.1。现在我认为最好的办法是将我在 google firebase 中训练并下载的 TensorFlow lite 模型转换为 .mlmodel 并使用 Core ML 进行图像分类。

我将如何进行这种转换。如果您有解决此版本问题的替代方法，请分享。如果您需要更多信息，请告诉我。

Answer 1

据我所知，您目前无法将 TFLite 模型直接转换为 Core ML。您只能使用 tfcoreml 转换冻结的 .pb 模型。

一种选择可能是将 TFLite 模型转换回冻结的 .pb 模型（不确定是否有可以让您执行此操作的转换工具）。

另一种选择是手动进行转换，使用 coremltools 的NeuralNetworkBuilder。您将需要读取 TFLite 文件，提取权重，可能将它们转换为 Core ML 期望的顺序，然后使用 NeuralNetworkBuilder 构建模型的 Core ML 版本。