MNIST-CoreML-训练指南：在iOS设备上构建并训练CNN模型-优快云博客

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MNIST-CoreML-训练指南：在iOS设备上构建并训练CNN模型

MNIST-CoreML-Training Training MNIST with CoreML on Device 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mn/MNIST-CoreML-Training

项目介绍

MNIST-CoreML-Training 是一个开源项目，由 Jacopo Mangiavacchi 创建，旨在展示如何在iOS设备上不依赖外部服务器，直接创建和训练一个用于识别MNIST数据集的手写数字分类的卷积神经网络（CNN）。该项目利用了Core ML框架，并结合Swift编程语言以及SwiftCoreMLTools库，使得开发者能够在移动设备上进行端到端的机器学习模型训练，从而实现更灵活的隐私保护和即时更新。

项目快速启动

环境准备

确保你的开发环境已满足以下条件：

Xcode 版本需支持SwiftUI和Core ML相关的功能。
安装SwiftCoreMLTools库（可以通过pod或者直接从GitHub仓库克隆）。

步骤指南

克隆项目

git clone https://github.com/JacopoMangiavacchi/MNIST-CoreML-Training.git

配置环境
- 在Xcode中打开MNIST-CoreML-Training.xcodeproj。
- 检查项目设置以确保所有必要的依赖项已经解决。
运行应用程序
- 应用程序内包含了预训练模型或提供了一个训练流程示例。你可以直接运行项目来观察已有模型的表现，或是调整代码开始本地训练。
本地训练简例 查看prepareModel()函数，这是自定义模型结构和训练过程的关键部分。你需要在适当的环境下调用此函数，设置好模型参数，然后执行训练逻辑。由于具体代码细节较长，实际操作时需参考项目中的详细注释和实现。

// 示例代码片段
func prepareModel() {
    // ... 初始化Model的配置，包括输入输出描述、模型架构定义等
    // 示例结束时将模型保存到指定路径
    let coreMLData = coremlModel
    do {
        try coreMLData.write(to: coreMLModelUrl)
    } catch {
        print("Error saving model: \(error)")
    }
}