Pytoch(.pt)をCoreMLに変換する

CoreMLでは事前に学習させていたモデルをCoreMLモデルに簡単に変換できます

１.同じ階層に.ptファイルを用意する

2.以下のコードを実行するだけ

coreml.py

from ultralytics import YOLO#インポート

model = YOLO('./best.pt') 
model.export(format='coreml', nms=True)

この変換方法はUltralytics YOLOの方法を用いています。

他にも、CoreMLToolsを使用する方法

import coremltools as ct
import torch
import torchvision

# PyTorchモデルの定義とロード
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# サンプル入力の作成
example_input = torch.rand(1, 3, 224, 224)

# トレースモデルの作成
traced_model = torch.jit.trace(model, example_input)

# CoreMLモデルに変換
coreml_model = ct.convert(traced_model, inputs=[ct.TensorType(name="input", shape=example_input.shape)])

# CoreMLモデルの保存
coreml_model.save("ResNet18.mlmodel")

など変換方法は様々です。

どちらの方法を選ぶかは、使用しているモデルやプロジェクトの要件に依存します。YOLOモデルの場合はUltralyticsの方法が簡便で便利ですし、他のフレームワークからの変換や細かいカスタマイズが必要な場合はCoreMLToolsを使用することが一般的です。