ios / CoreML - keras模型转换为CoreML时，输入类型为MultiArray

iOS / CoreML是苹果公司提供的一种机器学习框架，用于在iOS设备上进行机器学习模型的部署和推理。在使用CoreML时，可以使用Keras将训练好的模型转换为CoreML模型，以便在iOS应用中使用。

在将Keras模型转换为CoreML时，输入类型为MultiArray。MultiArray是CoreML中的一种数据类型，用于表示多维数组。它可以用于表示图像、音频、文本等多种类型的数据。

转换Keras模型为CoreML时，需要注意以下几点：

1. 输入形状：确保将输入形状设置为与Keras模型的输入形状相匹配。可以使用CoreML模型的inputDescription属性来查看输入形状。
2. 输入名称：为输入设置一个合适的名称，以便在使用CoreML模型时能够正确地引用它。
3. 输入类型：将输入类型设置为MultiArray，以便能够接受多维数组作为输入。
4. 输入参数：根据模型的需求，设置输入的参数，例如是否需要归一化、缩放等。

以下是一个示例代码，展示了如何将Keras模型转换为CoreML模型，并设置输入类型为MultiArray：

import coremltools

# 加载Keras模型
keras_model = ...

# 设置输入类型为MultiArray
input_type = coremltools.proto.FeatureTypes_pb2.ArrayFeatureType.FLOAT32

# 创建输入描述
input_shape = keras_model.input_shape[1:]  # 去除batch维度
input_name = "input"  # 输入名称
input_description = coremltools.proto.FeatureDescription(name=input_name, type=input_type, shape=input_shape)

# 创建CoreML模型
coreml_model = coremltools.converters.keras.convert(keras_model, input_names=[input_name], input_description=input_description)

# 保存CoreML模型
coreml_model.save("model.mlmodel")

在实际应用中，将Keras模型转换为CoreML模型后，可以在iOS应用中使用CoreML框架加载和运行模型，进行机器学习推理。

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