在 windows 上将 tensorflow 模型转换为 coreml 模型会出现问题答案

【问题标题】：Converting a tensorflow model to a coreml model on windows gives issues在 windows 上将 tensorflow 模型转换为 coreml 模型会出现问题
【发布时间】：2019-04-02 05:37:12
【问题描述】：

我在转换自定义 tf 模型时遇到问题。该模型如下所示：

转换后（没有错误）它看起来像这样：

加法运算符在哪里？

另一个问题是转换的输出给了我这个：

Core ML input(s):
[name: "x_placeholder__0"
type {
  multiArrayType {
    shape: 41
    dataType: DOUBLE
  }
}
]
Core ML output(s):
[name: "softmax_prediction__0"
type {
  multiArrayType {
    shape: 2
    dataType: DOUBLE
  }
}
]

但我的模型只有浮点值？（转换确实将它从 float32 更改为 float64）

有人可以回答我的问题并告诉我我做错了什么吗？

谢谢

【问题讨论】：

标签： ios tensorflow coreml coremltools

【解决方案1】：

MatMul 后跟 Add 与 innerProduct 运算符相同。

请注意，innerProduct 层有一个“偏差”。如果您查看这些偏差值，您会发现这些值与 Add 运算符中使用的值相同。所以 coremltools / tf-coreml 只是简单地将这两个操作合并到一个层中。

MLMultiArray 对象的默认数据类型是 DOUBLE。您可以将其更改为 FLOAT，但这可能不一定更快。以下是您在 Python 中执行此操作的方法：

import coremltools  
import sys  

def update_multiarray_to_float32(feature):  
    if feature.type.HasField('multiArrayType'):  
        import coremltools.proto.FeatureTypes_pb2 as _ft  
        feature.type.multiArrayType.dataType = _ft.ArrayFeatureType.FLOAT32  

if __name__ == "__main__":  
    if len(sys.argv) != 3:  
        print "USAGE: %s <input_model_path> <output_model_path>" % sys.argv[0]  
        sys.exit(1)  

    input_model_path = sys.argv[1]  
    output_model_path = sys.argv[2]  

    spec = coremltools.utils.load_spec(input_model_path)  

    for input_feature in spec.description.input:  
        update_multiarray_to_float32(input_feature)  

    for output_feature in spec.description.output:  
        update_multiarray_to_float32(output_feature)  

    coremltools.utils.save_spec(spec, output_model_path)

脚本由一位友好的 Apple 员工提供（请参阅 https://forums.developer.apple.com/thread/84401）。

【讨论】：

kk 谢谢澄清。我感觉合理。知道为什么我的转换模型没有产生任何输出吗？
“没有产生任何输出”是什么意思？输出是否全为零？