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我已经生成了一个LSTM模型，用于音频分类，使用keras，并使用tf作为后端。在使用can工具转换到.mlmodel时，我遇到了一些问题，正如您所看到的。尺寸与预期的尺寸非常不同。我在swift中使用作为我在xcode中的基础。尤其是这个片段，我认为这是给我带来麻烦的地方： let request = try SNClassifySoundRequest(mlModel: soundClassifier.model，但我不确定如何将其格式化以满足我<
浏览 21提问于2020-03-14得票数 0
我有一个带有lstm层的简单tensorflow模型。我想将模型转换为.mlmodel格式。然而，我认为，到目前为止，CoreML还不支持LSTM层，因此我需要用swift编写一个自定义的lstm层。
如何编写自定义层？
浏览 4提问于2019-05-24得票数 1
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我已经通过协同工具将带有LSTM的Caffe模型转换为CoreML。现在我正试着执行它。np.ndarray( (7, #sequence 120, 1, 1)) #items dims
因为我无法找到一种只设置隐藏状态(LSTM_1_c_in)和初始历史(LSTM_1_h_in)和的缩写的方法，在处理下一项序列时使用以前的状态/结果。它通过手动重新启动方法“预测”工作
浏览 5提问于2017-10-03得票数 0
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当我使用MultiArray工具将Keras模型转换为MLmodel时，我得到了一个需要Keras输入的模型。如果我理解它要求的是高度，宽度，RGB = (299,299,3)，那么这是有意义的。有没有人能帮我理解一下，为了让我的重新训练的分割模型在coreml中工作，需要进行哪些预处理？或者我需要在转换中做些什么，这样它才能接受CVPixelBuffer？
浏览 0提问于2017-08-08得票数 1
所以我想在我正在开发的Adobe After Effects插件中实现CoreML。问题是After Effects SDK是在C++中(它与C兼容)，而Swift API只在Objective C和CoreML中。我想要的是.plugin (编译的After Effects插件)仍然可以在CoreML的After Effects中工作，我知道有一些神奇的技巧可以让Objective C和普通C一起
浏览 19提问于2019-06-11得票数 1
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我试图在我的Swift应用程序中使用这个代码库()创建的一些模型。
问题是我所做的只是训练模型并将其转换成C
浏览 1提问于2019-11-25得票数 0
我正在尝试将一个非常简单的CoreML模型转换为CoreML，然而，keras模型的输入似乎与我的预期不符。我的问题是，我做错了什么？有没有办法告诉CoreML输入是5x10？下面是我正在创建的keras模型 from keras.models import Sequentialfrom keras.layersimport Dense
length =
浏览 9提问于2020-01-11得票数 1
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创建CoreML LRCN模型
、、、、
我的问题源于苹果CoreML文档网站上的一篇文章。这篇文章的主题也在WWDC 2017讲座上讨论过，我发现它非常有趣。我最近发布了一个问题，这个问题与我正在做的这个项目的一部分有关，它很容易得到解决；然而，随着我进一步深入这一努力，我发现自己不明白这个模型的一部分是如何实现的。我的问题是：
在前面的文章中(以及我在GitHub上找到的一个Corm
浏览 7提问于2018-01-29得票数 3
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由于苹果最近引入了CoreML和.mlmodel，我将我的模型从keras转换到了keras，以避免数千次google cloud api调用，并直接在我的iPhone上进行推理： output_names=['scores'])
coreml_model.save('
浏览 17提问于2017-06-09得票数 6
我有一个coreML模型(从Keras转换而来)，它生成大小为MLMultiArray (1，40，30，90)的输出(例如名称: finalOutput)。该阵列是通过重塑维数的内部张量(1,10800,10)获得的。我无法将finalOutput multiArray分为三个维度(1,40,30,0:45)，( 1,40,30,45:54)和(1,40,30,54:90)。然后将这些子数组重组为三个维度数组(1,10800,5)，(1,10800) amnd (1,10800,4)。
浏览 1提问于2018-04-24得票数 1
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医生说
我假设，所有层的所有“最后单元格”的隐藏状态都包含在这个输出中。但是，例如，“最上层”中的“最后一个单元格”的隐藏状态是什么？h_n[-1]？h_n[0]？输出是否受batch_fir
浏览 0提问于2018-04-05得票数 5
这是我第一次面临将model模型转换为coreml的需要。x = Lambda(tf_upsampler)(x)x = Lambda(mulfunc)(x)然而，我发现CoreML实际上有我需要的
浏览 5提问于2020-04-04得票数 0
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我可以在2D CNN层之后添加LSTM层吗？activation = 'relu'))model.add(LSTMconnected layer我得到了以下错误：
ValueError: Input 0 is incompatible with layer lstm</e
浏览 22提问于2019-10-20得票数 0
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对于Swift来说是新的，所以下面的代码实际上可能是假的。我正在尝试创建一个快速的进程，它从接收现有视频文件的路径，将其解析为框架，并使用CoreML模型处理每个帧。我已经将模型添加到项目中，并按照您的预期创建了ObjectiveC模型。但是，当我添加代码来调用模型时，Swift编译器抱怨道：“无法在作用域中找到'MyModel‘”
我在另一个项目中使用了相同的模型，而且效果很好。一定有什么关于代码结构的东
浏览 9提问于2022-06-25得票数 0
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我有个问题。我想在我的CNN中使用CNN来解决一个NLP问题。但不幸的是，我得到的是下面的错误ValueError: Input 0 of layer "conv1d_37" is incompatible with the layer: expected min_ndim如何使用LSTM层？())model
浏览 14提问于2022-10-03得票数 0
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我有一个具有多变量的数据集，我正在尝试重塑LSTM神经网络，但我正在努力重塑图层，但没有成功。 我的数据集的形状为(1921535，6)，每341个时间步对应一个样本。在我的代码下面。tf.keras.layers.Reshape((batch_size, max_length, 6), input_shape=(batch_size * max_length, 6)), tf.
浏览 25提问于2020-12-03得票数 0
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全部在Tensorflow中y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_classes])
但是我从最后一层得到的展平输出只有我应该重塑我的扁平化输出吗？我应该如何重塑它？那么，我是
浏览 3提问于2017-06-18得票数 0
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我有一个多维时间序列数据集，具有N个特征(维度)。我正在建立一个CNN-LSTM模型，它有N个输入通道(每个功能一个)。首先，模型应该对每个特征执行一维卷积，然后将输出合并到LSTM层。但是，我在维度上遇到了问题(我怀疑这是根本问题)，即合并的输出维度不是预期的那样。
浏览 0提问于2019-06-06得票数 0
我正在Keras中训练一个LSTM下一个字符/单词预测器，并希望将它包含在一个iOS项目中。当我将它转换为CoreML时，输出形状和值与我原来的Keras模型不匹配。总结我的问题：
model = Sequential()
model.add(LSTM</em
浏览 1提问于2019-04-09得票数 0
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我打算每层用多个存储单元块(或多个LSTM单元，LSTM单元是内存块及其门的集合)在Pytorch中实现LSTM，但基类torch.nn.LSTM似乎只能实现多层LSTM，每个层只有一个LSTM单元：lstm = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)
input_size是网络的
浏览 2提问于2017-10-20得票数 1
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