onnx-coreml 0.4.0

将onnx型号转换为apple coreml格式。

onnxmltools

这里有一个全面的教程

安装

从pypi安装

pip install -U onnx-coreml

从源安装

要获取转换器的最新版本，请从源代码安装，方法是克隆存储库及其子模块并运行install.sh脚本。也就是说，

git clone --recursive https://github.com/onnx/onnx-coreml.git
cd onnx-coreml
./install.sh

从源安装（供贡献者使用）

要获取转换器的最新版本，请从源代码安装，方法是克隆存储库及其子模块并运行install-develope.sh脚本。也就是说，

git clone --recursive https://github.com/onnx/onnx-coreml.git
cd onnx-coreml
./install-develop.sh

依赖关系

• 单击
• 努比
• CoremlTools（2.0+）
• onnx（1.3.0+）

如何使用

要转换模型，请使用onnx coreml中的单个函数"convert"：

fromonnx_coremlimportconvert

defconvert(model,mode=None,image_input_names=[],preprocessing_args={},image_output_names=[],deprocessing_args={},class_labels=None,predicted_feature_name='classLabel',add_custom_layers=False,custom_conversion_functions={})

函数返回可保存到.mlmodel文件的coreml模型实例，例如：

mlmodel=convert(onnx_model)mlmodel.save('coreml_model.mlmodel')

coreml模型规范可以从模型实例中获得，它可以用于更新模型属性，如输出名、输入名等，例如：

importcoremltoolsfromcoremltools.modelsimportMLModelspec=mlmodel.get_spec()new_mlmodel=MLModel(spec)coremltools.utils.rename_feature(spec,'old_output_name','new_output_name')coremltools.utils.save_spec(spec,'model_new_output_name.mlmodel')

有关更多详细信息，请参阅coremltools文档

参数

型号：onnx型号str
onnx模型，参数加载在onnx包或文件路径中
带型号。

模式：str（'classifier'，'regressor'或none）
转换的coreml模型的模式：
"分类器"，将构造一个NeuralNetworkClassifier规范。
"回归器"，将构造一个神经网络回归器规范。

图像输入名称：字符串列表
要定义为图像类型的输入的名称。否则，默认情况下，所有输入都是多数组类型。

预处理参数：dict
指定预处理参数，这些参数将应用于通过"图像输入名称"参数指定的所有图像输入。 ‘is_bgr’、‘red_bias’、‘green_bias’、‘blue_bias’、‘gray_bias’，
"图像缩放"键的含义与

https://apple.github.io/coremltools/generated/coremltools.models.neural嫒network.html嫒coremltools.models.neural嫒networkbuilder.set嫒pre pro处理参数

图像输出名称：字符串列表
要定义为图像类型的输出的名称。否则，默认情况下，所有输出都是多数组类型。

去处理参数：dict
与"预处理参数"相同，但用于输出。

类标签：字符串或字符串列表。
作为字符串，它表示包含
分类标签（每行一个）。
作为字符串列表，它表示映射
神经网络输出到分类器中标签的索引。

预测的功能名称：str
核心ml中公开的类标签的输出特性的名称
模型（仅适用于分类器）。默认为'classlabEL

添加自定义图层：bool
如果为真，则"自定义"层将添加到模型中，以代替不支持的onnx操作或用于操作 具有不支持的属性。
这些自定义层的参数应通过编辑mlmodel手动填充
或者"custom_conversion_functions"参数可用于在转换过程中执行相同操作

onnx_coreml_input_shape_map：dict（str:list[int]）
（可选）具有与模型输入名称对应的键的字典。值是指定 如何将输入的形状映射到coreml。用于coreml形状的约定是：
0:顺序，1:批次，2:通道，3:高度，4:宽度。
例如，秩2的输入可以映射为[3,4]（即h，w）或[1,2]（即b，c）等。

返回

模型：coreml模型。

CLI

也可以使用命令行脚本来简化：

convert-onnx-to-coreml [OPTIONS] ONNX_MODEL

命令行脚本当前不支持上述所有选项。对于更高级的用例，必须直接调用python函数。

运行单元测试

为了运行单元测试，您需要pytest。

pip install pytest
pip install pytest-cov

要运行所有单元测试，请导航到tests/文件夹并运行

pip install -U onnx-coreml

pip install -U onnx-coreml