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【深度学习】图片风格转换应用程序：使用CoreML创建Prisma

在这篇文章中，我将向你展示如何使用只有开源模型和CoreML的方式实现一个小型的风格转换应用程序。 最近，我们在GitHub上共享了一个工具，这个工具将Torch7模型转换为CoreML。...我们需要获取图像到图像（image-to-image）神经网络的CoreML（.mlmodel文件）模型，将一些“风格”应用于3个通道的图像输入并且得到输出图像。...我们将利用其中一些模型作为示例来创建一个小型应用程序。 要求 你需要安装macOS、Xcode 9、Torch7、PyTorch和torch2coreml。...torch2coreml库可以转换模型，该模型来自文件或已经加载的PyTorch模型(它在内部使用PyTorch来推断某些层的输入/输出形状并解析.t7文件)。...从这一点来看，我们有完全工作的PyTorch模型，它已经准备好被转换了。

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pytorch模型部署在MacOS或者IOS

pytorch训练出.pth模型如何在MacOS上或者IOS部署，这是个问题。 然而我们有了onnx，同样我们也有了coreML。...而开发者需要做的仅仅是将model.mlModel拖进xcode工程，xcode工程会自动生成以模型名称命名的object-c类以及多种进行预测所需的类接口。...我们有训练好的.pth模型，通过pytorch.onnx.export() 转化为 .onnx模型，然后利用 onnx_coreml.convert()将 .onnx转换为 .mlModel。...现在将coreML_model.mlModel拖进xcode工程里，会自动生成一个coreML_model类，这个类有初始化模型，输入 预测 输出等API，编写预测代码即可。 3....将模型拖进xcode工程后，点击模型将在右侧页面看到这样的信息，包括模型的名称、尺寸、输入、输出等信息，并且会提示已经自动生成Objective-c的模型类文件： ?

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Stable Diffusion的魅力：苹果亲自下场优化，iPad、Mac上快速出图

但令人没想到的是，前几天，苹果竟亲自下场了，手把手教大家如何直接将 Stable Diffusion 模型转换为自家 iPhone、iPad 和 Mac 可以运行的版本。...首先，终端用户的隐私可以受到保护，因为用户提供的作为模型输入的任何数据都保留在用户自己的设备上。 其次，在初次下载之后，用户不需要连接互联网就可以使用该模型。...这次发布的版本包括一个 Python 包，用于使用 diffusers 和 coremltools 将 Stable Diffusion 模型从 PyTorch 转换到 Core ML，以及一个 Swift...包，用于将 PyTorch 模型转换为 Core ML 格式，并使用 Python 版的 Hugging Face diffusers 执行图像生成； StableDiffusion，一个 Swift...成功执行后，构成 Stable Diffusion 的 4 个神经网络模型将从 PyTorch 转换为 Core ML 版 (.mlpackage)，并保存到指定的 < output-mlpackages-directory

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2020 年，苹果的 AI 还有创新吗？

CoreML.framework 使用 Core ML 模型的 iOS API 没有太大变化。尽管如此，还是有一些有趣的事情需要指出。...要在 Core ML 中使用这样的模型，首先需要将其转换为 mlmodel 文件格式。这就是 coremltools 的作用。 好消息：文档有了极大的改进。你应该去看看。...要转换一个 TensorFlow 1.x 或 2.x、PyTorch 或 tf.keras 模型，需要使用新增的 统一转换 API，如下所示： import coremltools as ct class_labels...这个新增的转换 API 将模型转换为称为 MIL 的 中间表示。...一个完整的对象检测器仍然需要添加逻辑来将这些特性转换为边框和类标签。当你使用迁移学习训练一个对象检测器时，Create ML 就可以做到这一点。

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iOS MachineLearning 系列（22）——将其他三方模型转换成CoreML模型

本专题将iOS中有关Machine Learning的相关内容做了整体梳理。下面是专题中的其他文章地址，希望如果你有需要，本专题可以帮助到你。...其实CoreML框架只是Machine Learning领域内的一个框架而已，市面上还有许多流行的用来训练模型的框架。如TensorFlow，PyTorch，LibSVM等。...要使用三方的模型，需要做如下几步操作： 下载三方模型。 将三方模型转换为CoreML格式。 设置CoreML模型的元数据。 进行测试验证。 存储模型，之后在Xcode中进行使用即可。...上面实例代码中，默认将其转换成neuralnetwork（神经网络）模式的模型，转换模型时我们也可以选择了添加conver_to参数为mlprogram，这表示将模型转换成CoreML程序模式的。...("MobileNetV2.mlmodel") 需要注意，此时导出的模型格式，与前面转换成设置的模型类型有关，转换为mlprogram模式的模型需要导出mlpackage格式的，转换为neuralnetwork

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Facebook和微软发布机器学习工具ONNX，PyTorch训练的模型轻松转到Caffe2

简单地说，这个新工具能把一种框架训练的模型，转换成另一种框架所需的格式。比如说，机器学习开发者可以将PyTorch训练的模型转换到Caffe2上，减少从研究到产品化所耗费的时间。...在Facebook内部，研究和产品应用之间就有着很明显的区隔，这家公司一直有两个机器学习团队：FAIR（人工智能研究院）和AML（应用机器学习），FAIR专注于前沿性研究，而AML则关注如何将人工智能产品化...当AML希望开发可以部署、可以规模化的产品时，通常会选择Caffe2。Caffe2也是一种深度学习框架，但针对资源效率进行了优化。...尤其是Caffe2Go特别关注了在性能不足的移动设备上优化机器学习模型。 Facebook和微软的合作帮助研究者方便地将用PyTorch开发的模型转换为Caffe2模型。...ONNX提供一种共享的模型表示，提升了AI框架之间的互操作性。 在科研范畴之外，其他人也在试图将机器学习模型更方便地转换为针对特定设备优化的形式。

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在搭载 M1 及 M2 芯片 MacBook设备上玩 Stable Diffusion 模型

在之前的文章中我提到过，接下来将聊聊如何使用 CPU 来运行 “SD 模型应用”。...转换和运行模型应用 基础环境就绪之后，我们需要转换 Huggingface 上的 PyTorch / TF 开放模型到 Apple Core ML 模型格式。.../models 目录中的模型进行计算，将生成的图谱保存在 ....前半段日志是不是很熟悉，和我们运行模型进行验证时，基本一致。但是在日志的结束处，我们看到程序启动了 Web 服务，并监听了 7860 端口。...并且，因为我们将程序当服务运行了起来，被模型加载只需要一次，不再需要像上文一样，每次生成图片都要先加载模型，再进行计算，能节约不少时间。

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Core ML Tools初学者指南：如何将Caffe模型转换为Core ML格式

在本教程中，将学习如何设置Python虚拟环境，获取不在Core ML格式裡的数据模型，并将该模型转换为Core ML格式，最后将其集成到应用程式中。...现在，你可以按下ENTER并且休息一下，根据你机器的计算能力，转换器运行需要一些时间，当转换器运行完成时，你将会看到一个简单的>>>。 ?...python-convert-ml 现在Caffe模型已经被转换，你需要将它保存下来，请输入下列所示的程式码 coreml_model.save('Flowers.mlmodel') .mlmodel文件将保存在当前文件夹...coreml-model-ready 将模型整合到Xcode中 现在我们来到最后一步，将刚刚转换至Xcode项目的模型进行整合。...结论 现在你知道如何转换数据模型，但你可能也想知道在哪裡可以找到数据模型，其实简单的Google搜索就能给你大量的结果，几乎可以找到任何类别的数据模型，例如不同类型的汽车、植物、动物，甚至有模型可以告诉你最喜欢哪个名人

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Keras Pytorch大比拼

就高级和低级编码风格而言，Pytorch位于Keras和TensorFlow之间。它比Keras有更多的灵活性和控制力，但与此同时您不必做让人疯狂的声明性编程。...只有当您实现一个相当尖端或”特别结构”的模型时，您才真正需要使用低级别的TensorFlow细节API。...您需要知道每个层的输入和输出大小，但这是一个可以很快掌握的简单方面之一。您不必处理和构建一个您无法在调试中看到的抽象计算图。...当然，如果您不需要实现任何花哨的东西，那么Keras会做得很好，因为您不会遇到任何TensorFlow障碍。但如果您需要这样做，那么Pytorch可能会更顺畅。 (3) 训练模型 ?...但与此同时，由于这些模型训练步骤在训练不同模型时基本保持不变，因此非常不必要。 (4) 控制 CPU 和 GPU 模式 ?

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Core ML 2有什么新功能

具有图层的神经网络 资料来源：走向数据科学 当我们量化权重时，我们采用权重的最小值和权重的最大值并映射它们。有许多方法可以映射它们，但最常用的方法是线性和查找。线性量化是指均匀映射权重并减少它们。...image 上图描绘了当我Inceptionv3使用线性算法将模型量化为1位表示时发生的情况！如您所见，模型尺寸急剧减小，但精度也是如此！实际上，它的准确度为0％是完全不准确的。...但是，迭代每个输入可能需要很长时间。 为了解决这个问题，Apple推出了全新的Batch API！与for循环不同，机器学习中的批处理是将所有输入馈送到模型并且其结果是准确的预测！...定制 当你打开神经网络的引擎盖时，你会发现它们由许多层组成。但是，当您尝试将神经网络从Tensorflow转换为Core ML时，可能会出现一些情况。或者也许是从Keras到Core ML的管道。...当您将神经网络从一种格式转换为Core ML时，您正在转换每一层。但是，可能有一些罕见的情况，Core ML根本不提供转换图层的工具。

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实战 | 手把手教你用苹果CoreML实现iPhone的目标识别

我们终于有一个TinyYOLO.mlmodel文件，我们可以安装到应用程序了。 步骤3：将模型添加到应用程序 将Core ML模型添加到应用程序很简单：只需将其拖放到Xcode项目中即可。...注意： MLMultiArray有点像NumPy数组，但其他功能很少。例如，没有办法转置轴或将矩阵重新形成不同的维度。 现在我们如何将MlMultiArray的边框，显示在应用程序中？...步骤2：将模型添加到应用程序 MPSCNN API的一个重大变化是，当创建一个新层时，不再直接传入MPSCNNConvolutionDescriptor，也不会初始化权重。...步骤3：预测 使用Core ML，输入图像必须是一个CVPixelBuffer，但Metal需要MTLTexture。...当你有一个简单的模型，或者想要使用一个久经考验的深度学习模型时，我认为Core ML是一个很好的解决方案。 但是，如果你想做一些深度学习的前沿模型，那么你必须使用底层api。

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深度学习图像识别项目（下）：如何将训练好的Kreas模型布置到手机中

你也可以自由地将Keras模型替换为你自己的，过程非常简单明了。 使用CoreML在iOS上运行Keras模型 本文分为四个部分。...从那里开始，我们将编写一个脚本将我们训练 好的Keras模型从HDF5文件转换为序列化的CoreML模型 – 这是一个非常简单的过程。 接下来，我们将在Xcode中创建一个Swift项目。...第35行将.model扩展从输入路径/文件名中删除，并将其替换为.mlmodel，将结果存储为输出。 第37行使用正确的文件名将文件保存到磁盘。 这就是这个脚本的全部内容。...如果你的Xcode版本不是至少9.0版，那么就需要升级。在某些时候，我的Xcode要升级到9.3版本来支持我的iPhone iOS 11.3。...你可能需要用你的识别码来解锁你的iPhone，当iTunes提示你信任该设备时，选择是。

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Transformers2.0让你三行代码调用语言模型，兼容TF2.0和PyTorch

转自：机器之心编辑部 能够灵活地调用各种语言模型，一直是 NLP 研究者的期待。...更低的计算开销和更少的碳排放量 研究者可以共享训练过的模型，而不用总是重新训练； 实践者可以减少计算时间和制作成本； 提供有 8 个架构和 30 多个预训练模型，一些模型支持 100 多种语言； 为模型使用期限内的每个阶段选择正确的框架...当然，有时候你可能需要使用特定数据集对模型进行微调，Transformer2.0 项目提供了很多可以直接执行的 Python 文件。...模型转换为 CoreML 模型放在移动端。...未来，他们会进一步推进开发工作，用户可以无缝地将大模型转换成 CoreML 模型，无需使用额外的程序脚本。

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【实践操作】在iPhone上创建你的第一个机器学习模型

最近的苹果iPhone X发布会，你会看到iPhone X有一些很酷的功能，比如FaceID,Animoji和AR。我们需要弄明白建立这样一个系统需要什么。...登录后，需要验证Apple ID，你将收到与注册Apple ID的设备相同的通知。 ? 选择“Allow”并在网站上输入给出的6位密码。 ?...我们已经构建了模型，需要将其转换为 .mlmodel格式，以便与CoreML兼容。...接着，设置模型的参数，以添加更多关于输入、输出的信息，最后调用. save()来保存模型文件。 ? 当双击模型文件时，它应该在Xcode窗口中打开。 ?...模型文件显示了模型的类型、输入、输出等的详细信息。上面的图像突出显示了这些信息。这些描述与我们在转换为.mlmodel时提供的描述相匹配。 将模型导入CoreML很容易。

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AI大事件 | WaveNet推出了谷歌助手，苹果发布CoreML转换器

现在的模型用来生成在所有平台上英语和日语的谷歌助手的声音。这项技术至少需要比之前1000倍以上的速度提升。...你可以用照相机来教它在浏览器中生存，并且不需要写任何代码。...苹果发布CoreML转换器 来源：GITHUB.COM 链接：https://github.com/apple/coremltools CoreML社区中的工具包括对于CoreML模型的所有支持工具和许可...TorchMoji：DeepMoji模型的PyTorch实现 来源：GITHUB.COM 链接：https://github.com/huggingface/torchMoji 这个模型使用了12亿包含...NTP将任务规范作为输入（例如，对任务的视频演示），并递归地将其分解成更精细的子任务规范。这些规范被反馈到一个分层的神经程序中，其中底层程序是与环境交互的可调用子程序。

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肘子的 Swift 周报 #031 ｜苹果用 M4 来展现拥抱 AI 的决心

不论你是否关注 AI，无可否认的是，AI 将引发新一轮的设备更新潮及应用体验革新（至少在营销层面如此）。...ローカルLLMをCore MLモデルに変換する - Exporters の使い方（ 将本地大型语言模型转换为 Core ML 模型 ）[17] Shuichi Tsutsumi[18] 随着生成式人工智能技术的不断发展和普及...本文中，Shuichi Tsutsumi 详细介绍了如何使用 Hugging Face 发布的 “Exporters” 工具，将本地的大型语言模型（LLM）转换为 Core ML 模型。...尽管过程中遇到了一些挑战，作者指出，出现的验证错误并不一定意味着模型有问题，因为这些比较是基于绝对差值进行的，而这些差值有时处于可接受的范围之内。...Exporters[19] 是一个围绕 coremltools 的封装工具，旨在简化将 Transformers 模型转换为 Core ML 模型的过程，并解决转换中遇到的各种问题。

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如何将自己开发的模型转换为TensorFlow Lite可用模型

它也具有较少的依赖，从而比其前身有更小的尺寸。尽管目前还处于早期阶段，但显然谷歌将加速发展TF Lite，持续增加支持并逐渐将注意力从TFMobile转移。...如果我有一个训练的模型，想将其转换为.tflite文件，该怎么做？有一些简略提示我该怎么做，我按图索骥，无奈有一些进入了死胡同。...作一个简单的修正，将其移出，这样当我们训练此模型时，图形将包含此图层。 显然有更好的方法来修改它，但这是编辑现有MNIST脚本的简单方法。...这里有完整的mnist.py文件供您参考。 要训练模型，在模型项目根目录下请运行以下命令。在我的17年Macbook Pro上，这需要约1-2小时。...有TOCO和coremltools（用于iOS上的Core ML）之类的工具是一个很好的开始，但通常情况下，您必须修改底层模型架构（并可能需要重新训练它）才能使转换器正常工作。

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18秒完成渲染！苹果Core ML官宣深度支持Stable Diffusion 2.0

以「宇航员在宇宙中骑着龙/马的高质量图片」为关键词输入，下面为Stable Diffusion的多个模型和版本中图片生成的效果图。...Apple 的 GitHub 版本是一个 Python 包，可将 Stable Diffusion 模型从 PyTorch 转换为 Core ML，并包含一个用于模型部署的Swift包，这些优化适用于Stable...关于CoreML CoreML是苹果发布的机器学习框架 ，用户可以将机器学习算法应用于一组训练数据来创建模型。...用户可以用Xcode捆绑的Create ML应用程序建立和训练模型，并在自己的应用程序中使用。 或者，可以使用各种其他机器学习库，再用Core ML工具将模型转换为Core ML格式。...它支持用于分析图像的视觉，用于处理文本的自然语言，用于将音频转换为文本的语音，以及用于识别音频中声音的声音分析。 Core ML本身建立在加速器和BNNS等低级基元以及金属性能着色器之上。

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