ONNX to Core ML 转换器教程

ONNX to Core ML 转换器教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onnx-coreml

项目介绍

ONNX to Core ML 转换器是一个开源工具，用于将 ONNX（Open Neural Network Exchange）模型转换为 Apple 的 Core ML 格式。这个工具由 Apple Inc、Facebook Inc 和 Prisma Labs Inc 共同开发，并遵循 MIT 许可证。通过这个转换器，开发者可以将训练好的神经网络模型部署到 iOS 设备上，以便在移动应用中使用。

项目快速启动

安装

首先，确保你已经安装了 pip，然后使用以下命令安装 onnx-coreml 和 coremltools：

pip install --upgrade onnx-coreml
pip install --upgrade coremltools

转换模型

以下是一个简单的示例，展示如何将一个 ONNX 模型转换为 Core ML 模型：

import onnx
from onnx_coreml import convert

# 加载 ONNX 模型
onnx_model = onnx.load('path/to/your/model.onnx')

# 转换为 Core ML 模型
mlmodel = convert(model=onnx_model, minimum_ios_deployment_target='13')

# 保存 Core ML 模型
mlmodel.save('path/to/your/model.mlmodel')

应用案例和最佳实践

应用案例

1. 图像识别：将训练好的图像识别模型从 ONNX 转换为 Core ML，并在 iOS 应用中实现实时图像识别功能。
2. 风格迁移：使用 ONNX 模型进行风格迁移，然后通过转换器将其部署到 iOS 设备上，实现艺术风格的实时渲染。

最佳实践

1. 模型优化：在转换之前，对 ONNX 模型进行优化，以减少模型大小和提高推理速度。
2. 兼容性检查：确保 ONNX 模型与 Core ML 转换器的版本兼容，避免转换过程中的错误。
3. 测试和验证：在 iOS 设备上测试转换后的 Core ML 模型，确保其性能和准确性符合预期。

典型生态项目

1. ONNX：ONNX 是一个开放的神经网络交换格式，支持多种深度学习框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。
2. Core ML Tools：Core ML Tools 是 Apple 提供的一个工具包，用于在 Python 环境中创建、转换和测试 Core ML 模型。
3. PyTorch：PyTorch 是一个流行的深度学习框架，支持导出模型为 ONNX 格式，便于后续转换为 Core ML。

通过这些生态项目的配合使用，开发者可以更高效地将深度学习模型部署到 iOS 设备上，实现各种智能应用。

onnx-coreml ONNX to Core ML Converter 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/on/onnx-coreml