準備Python環(huán)境
蘋果官網(wǎng)關于機器學習的介紹：https://developer.apple.com/cn/machine-learning/
在頁面中部找到模型轉(zhuǎn)換器
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單擊進入python世界
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在終端敲python --version命令甥啄，蘋果要求的版本是2.7.13存炮，而實際上2.7.14版本也可以正常運行
建議下載AnacondaPython 2.7版本
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下載安裝好Anaconda后輸入以下命令創(chuàng)建一個名為flowerrec，Python版本為 2.7.13的空間
conda create --name flowerrec python=2.7.13
激活flowerrec空間
source activate flowerrec
接下來環(huán)境的前綴就會顯示（flowerrec）字樣。
使用下面命令安裝CoreML工具（如果不識別pip命令穆桂，則先用easy_install pip命令安裝pip）
pip install -U coremltools
生成mlmodel文件
- cd到包含oxford102.caffemodel宫盔、deploy.prototxt、class_labels.txt文件的文件夾享完，我的是
cd /Users/nick/Desktop/coffee\ model灼芭。
輸入python命令，然后在>>>后輸入import coremltools命令導入工具般又，如果出現(xiàn)更新TensorFlow版本提示無需理會彼绷。
輸入以下命令：
coreml_model = coremltools.converters.caffe.convert(('oxford102.caffemodel', 'deploy.prototxt'), image_input_names='data', class_labels='class_labels.txt')
其中 deploy.prototxt 文件是描述神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)，oxford102.caffemodel 文件是coffe格式的數(shù)據(jù)訓練模型茴迁，class_labels.txt 文件是識別出來的花的種類寄悯，image_input_names='data' 表示輸入的數(shù)據(jù)，class_labels='class_labels.txt' 表示輸出結(jié)果堕义。
- 出現(xiàn)
>>>時猜旬，輸入以下命令來保存模型
coreml_model.save('Flowers.mlmodel')
- 當再次出現(xiàn)
>>>時，表示模型已經(jīng)生成完畢胳螟，原文件夾中多出一個mlmodel文件昔馋，接下來就可以用這個mlmodel文件了３锿隆Ｌ撬省！
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