画像分類モデルをCore MLに変換する

画像分類モデル変換はクラス・ラベルを指定する

1,クラス・ラベル・ファイルを読み込む。

クラスラベルファイルはモデルの作成者から提供されていることが多いみたいです。

class_labels = open('labels.txt', 'r').read().splitlines()
print(class_labels)
### ['black', 'white', 'grey', ...] 

2,クラス・ラベルがString型の配列であることを確認しておきます。

for i, label in enumerate(class_labels):
  if isinstance(label, bytes):
     class_labels[i] = label.decode("utf8")

3,Core ML ToolsのClassifier Configという形式でクラス・ラベルを指定して変換します。

import coremltools as ct

image_input = ct.ImageType(shape=(1, 224, 224, 3,),
                           bias=[-1,-1,-1],
                           scale=2/255)

classifier_config = ct.ClassifierConfig(class_labels)

mlmodel = ct.convert(model,
                     inputs=[image_input],
                     classifier_config=classifier_config)

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