将由第三⽅方机器学习工具所创建的已训练模型，转换为 Core ML 模型格式。
概述
如果您已经使用了第三方机器学习工具来创建和训练模型，只要这个工具是受支持的，那么就 可以使用 Core ML Tools 或者第三方工具（如： MXNet converter 或者 TensorFlow converter）来将这些模型转换为 Core ML 模型格式。否则你只能自己创建转换工具。
使用Core ML Tools
Core ML Tools 是⼀一个 Python 包 (coremltools)，并挂载在 Python Package Index (PyPI) 上。 要了了解关于 Python 包的更更多信息，请参阅 Python Packaging User Guide。
表 1 列列出了了我们支持的模型和第三⽅方⼯工具。
Table 1
Models and third-party frameworks supported by Core ML Tools
| Model type |
Supported models |
Supported frameworks |
|---|---|---|
| Neural networks |
Feedforward, convolutional, recurrent |
Caffe v1 Keras 1.2.2+ |
| Tree ensembles |
Random forests, boosted trees, decision trees |
scikit-learn 0.18 XGBoost 0.6 |
| Support vector machines |
Scalar regression, multiclass classification |
scikit-learn 0.18 LIBSVM 3.22 |
| Generalized linear models |
Linear regression, logistic regression |
scikit-learn 0.18 |
| Feature engineering |
Sparse vectorization, dense vectorization, categorical processing |
scikit-learn 0.18 |
| Pipeline models |
Sequentially chained models |
scikit-learn 0.18 |
模型转换
您可以使⽤用 Core ML 转换器，并根据对应的模型第三⽅方⼯工具，来对模型进⾏行行转换。通过调⽤用 转换器的 convert ⽅方法，然后再将结果保存为 Core ML 模型格式 (.mlmodel)。 例例如，如果您的模型是使⽤用 Caffe 来创建的，您可以将 Caffe 模型 (.caffemodel) 传递给coremltools.converters.caffe.convert ⽅方法。
import coremltools
coreml_model = coremltools.converters.caffe.convert('my_caffe_model.caffemodel')然后将结果保存为 Core ML 模型格式。
coremltools.utils.save_spec(coreml_model, 'my_model.mlmodel')根据您模型的不同，您可能会需要更更新输入、输出以及相关的参数标签，或者您还可能会需要声明图片名称、类型以及格式。转换⼯工具内置了了更更详细的⽂文档，因为可⽤用的选项因⼯工具⽽而异。
或者，还可以编写⾃自定义的转换⼯工具
如果您需要转换的格式不在表 1 当中，那么您可以创建⾃自⼰己的转换⼯工具。
编写⾃自定义的转换⼯工具，包括了了将模型的输入、输出和架构表⽰示转换为 Core ML 模型格式。 您可以通过将每⼀一层模型架构，以及层之间的连接关系进⾏行行定义，来实现这个操作。您可以通 过 Core ML Tools 所提供的转换⼯工具作为参考;它们演⽰示了了如何将各种第三⽅方⼯工具创建的模型
类型，转换为 Core ML 模型格式。
注意
Core ML 模型格式由⼀一系列列 Protocol Buffer ⽂文件所定义，具体信息请参⻅见 Core ML Model Specification。