实现 "onnx iOS cpu" 的流程
1. 简介
在开始之前，让我们先了解一下 "onnx iOS cpu" 是什么意思。"onnx" 是 Open Neural Network Exchange 的缩写，它是一种用于表示神经网络模型的开放式标准。"iOS cpu" 意味着我们将在 iOS 设备的中央处理器（CPU）上运行该模型。
2. 整体流程
下面是实现 "onnx iOS cpu" 的整体流程的表格：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 准备工作 |
| 2 | 安装依赖库 |
| 3 | 将 ONNX 模型转换为 Core ML 模型 |
| 4 | 在 iOS 项目中集成 Core ML 模型 |
| 5 | 使用 Core ML 模型进行推理 |
接下来，我们将逐步介绍每个步骤，并提供所需的代码示例。
3. 准备工作
在开始实现 "onnx iOS cpu" 之前，需要准备以下内容：
- Xcode（最新版本）
- Mac 电脑（支持 Metal）
- ONNX 模型文件
- iOS 设备（或模拟器）
4. 安装依赖库
在这一步中，我们需要安装一些必要的依赖库，以便在 iOS 项目中使用 Core ML。以下是使用 CocoaPods 安装所需的依赖库的示例：
1. 打开终端
2. 进入 iOS 项目的根目录
3. 创建一个名为 "Podfile" 的文件
4. 在 "Podfile" 中添加以下内容：
platform :ios, '9.0'
use_frameworks!
target 'YourTargetName' do
pod 'CoreML', '~> 3.0'
end
5. 保存并关闭 "Podfile"
6. 在终端中运行以下命令安装依赖库：
pod install
5. 将 ONNX 模型转换为 Core ML 模型
在这一步中，我们需要将 ONNX 模型转换为 Core ML 模型。我们可以使用 coremltools Python 库来完成这个任务。以下是一个示例代码，通过调用 convert 函数将 ONNX 模型转换为 Core ML 模型：
import coremltools
# 加载 ONNX 模型
onnx_model = coremltools.utils.load_model('model.onnx')
# 将 ONNX 模型转换为 Core ML 模型
coreml_model = coremltools.converters.onnx.convert(onnx_model)
# 保存 Core ML 模型
coreml_model.save('model.mlmodel')
确保你已经安装了 coremltools 库，并将 model.onnx 替换为你的实际 ONNX 模型文件名。
6. 在 iOS 项目中集成 Core ML 模型
在这一步中，我们需要将生成的 Core ML 模型集成到 iOS 项目中。以下是集成 Core ML 模型的示例代码：
import CoreML
// 加载模型
let model = try! MyModel(configuration: MLModelConfiguration())
// 创建一个 Core ML 请求
let request = MyModel.Inputs()
// 设置输入数据
request.inputData = ...
// 执行推理
let output = try! model.prediction(input: request)
// 获取输出结果
let result = output.outputData
确保你已经将 MyModel 替换为你的实际 Core ML 模型类名，并根据模型的输入和输出定义创建适当的请求。
7. 使用 Core ML 模型进行推理
在这一步中，我们将使用集成的 Core ML 模型在 iOS 设备上进行推理。以下是一个示例代码，展示了如何使用 Core ML 模型进行推理：
import UIKit
import CoreML
import Vision
class ViewController: UIViewController {
// ...
func performInference() {
guard let image = UIImage(named: "image.jpg"),
let ciImage = CIImage(image: image) else {
return
}
// 创建一个 Core ML 模型请求
let request = VNCoreMLRequest(model: model) { (request, error) in
guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation
