将 TFLite (TensorFlow) 转换为 MLModel (Apple)
Convert TFLite (TensorFlow) to MLModel (Apple)
我正在尝试将 TFLite 人脸网格模型转换为 MLModel (Apple)。
TFLite模型说明：
https://drive.google.com/file/d/1VFC_wIpw4O7xBOiTgUldl79d9LA-LsnA/view
TFLite实际.tflite文件：
https://github.com/google/mediapipe/blob/master/mediapipe/models/face_landmark.tflite
查看 Apple (https://coremltools.readme.io/docs/introductory-quickstart) 提供的 CoreMLTools 似乎是可行的，但所有示例代码都演示了来自 Keras 而不是来自 TFLite 的对话（尽管它得到明确支持） :
如何将 TFLite 模型转换为 MLModel 模型？
据我所知，没有从 TFLite 到 Core ML 的直接转换。有人可以创建这样的转换器，但显然没有人创建过。
两个选项：
自己动手吧。有一个 Python API 用于读取 TFLite 文件（平面缓冲区）和一个 API 用于写入 Core ML 文件（coremltools 中的 NeuralNetworkBuilder）。遍历 TFLite 模型的层 one-by-one，并将它们添加到 NeuralNetworkBuilder，然后另存为 .mlmodel 文件。
让 TFLite 为您做这件事。当您在 TFLite 中使用 CoreMLDelegate 时，它实际上执行模型转换 on-the-fly 并保存一个 .mlmodel 文件（或编译版本，.mlmodelc）。然后它使用 Core ML 来 运行 这个模型。您可以编写一些代码，使用 CoreMLDelegate 使用 TFLite 加载模型，然后获取它从应用程序包创建的 .mlmodel 文件并使用它。
我正在尝试将 TFLite 人脸网格模型转换为 MLModel (Apple)。
TFLite模型说明： https://drive.google.com/file/d/1VFC_wIpw4O7xBOiTgUldl79d9LA-LsnA/view
TFLite实际.tflite文件： https://github.com/google/mediapipe/blob/master/mediapipe/models/face_landmark.tflite
查看 Apple (https://coremltools.readme.io/docs/introductory-quickstart) 提供的 CoreMLTools 似乎是可行的，但所有示例代码都演示了来自 Keras 而不是来自 TFLite 的对话（尽管它得到明确支持） :
如何将 TFLite 模型转换为 MLModel 模型？
据我所知，没有从 TFLite 到 Core ML 的直接转换。有人可以创建这样的转换器，但显然没有人创建过。
两个选项：
自己动手吧。有一个 Python API 用于读取 TFLite 文件（平面缓冲区）和一个 API 用于写入 Core ML 文件（coremltools 中的 NeuralNetworkBuilder）。遍历 TFLite 模型的层 one-by-one，并将它们添加到 NeuralNetworkBuilder，然后另存为 .mlmodel 文件。
让 TFLite 为您做这件事。当您在 TFLite 中使用 CoreMLDelegate 时，它实际上执行模型转换 on-the-fly 并保存一个 .mlmodel 文件（或编译版本，.mlmodelc）。然后它使用 Core ML 来 运行 这个模型。您可以编写一些代码，使用 CoreMLDelegate 使用 TFLite 加载模型，然后获取它从应用程序包创建的 .mlmodel 文件并使用它。