如何使用Keras训练卷积神经网络并在iPhone上部署

在这一系列文章中，我们将探讨如何使用Keras训练卷积神经网络，并将模型部署到iPhone上。本文将重点介绍如何使用Apple的CoreML框架实现这一目标。

1. 背景介绍

我们将讨论CoreML的基本概念及其用途。CoreML是一个由苹果公司开发的机器学习框架，旨在简化机器学习模型在iOS设备上的部署。

2. 使用CoreML将Keras模型转换为iOS兼容格式

我们将详细介绍如何使用coremltools库将训练好的Keras模型转换为CoreML模型。以下是转换步骤：

1. 安装coremltools库： bash pip install coremltools

2. 准备转换脚本： 编写一个Python脚本来加载Keras模型，并使用coremltools将其转换为CoreML模型。以下是示例脚本的一部分：

   ```python

   导入必要的包

   from keras.models import load_model import coremltools import argparse import pickle

   解析命令行参数

   ap = argparse.ArgumentParser() ap.addargument("-m", "--model", required=True, help="path to trained model model") ap.addargument("-l", "--labelbin", required=True, help="path to label binarizer") args = vars(ap.parse_args())

   加载类标签和Keras模型

   with open(args["labelbin"], "rb") as f: classlabels = pickle.load(f) model = loadmodel(args["model"])

   调用coremltools转换函数

   coremlmodel = coremltools.converters.keras.convert( model, inputnames="image", imageinputnames="image", imagescale=1 / 255.0, classlabels=classlabels, isbgr=True )

   保存转换后的CoreML模型

   outputpath = args["model"].replace(".h5", ".mlmodel") coremlmodel.save(output_path) ```

3. 转换后的模型： 转换后的模型将具有与iPhone和iOS兼容的格式。你可以看到转换后的模型文件比原始的Keras模型文件更小。

3. 创建Swift + CoreML项目

接下来，我们将介绍如何在Xcode中创建一个Swift项目，并将CoreML模型集成到项目中。

1. 准备开发环境： 确保你的Mac上安装了最新版本的Xcode（建议至少9.0版本）。

2. 创建Xcode项目： 创建一个Single View App，并删除默认的Storyboard文件。

3. 添加CoreML模型： 将转换后的CoreML模型文件拖放到Xcode项目中。Xcode会自动生成相应的Swift类。

4. 配置项目的权限： 在项目的Info.plist文件中添加权限描述，允许应用访问相机。

5. 编写视图控制器代码： 编写Swift代码，使用CoreML模型对摄像头捕获的图像进行分类。以下是一个示例代码片段：

   ```swift func setupCaptureSession() { let captureSession = AVCaptureSession()

   // 查找可用的相机
   let availableDevices = AVCaptureDevice.DiscoverySession(deviceTypes: [.builtInWideAngleCamera], mediaType: AVMediaType.video, position: .back).devices
   do {
       if let captureDevice = availableDevices.first {
           captureSession.addInput(try AVCaptureDeviceInput(device: captureDevice))
       }
   } catch {
       print(error.localizedDescription)
   }
   
   // 设置视频输出
   let captureOutput = AVCaptureVideoDataOutput()
   captureSession.addOutput(captureOutput)
   let previewLayer = AVCaptureVideoPreviewLayer(session: captureSession)
   previewLayer.frame = view.frame
   view.layer.addSublayer(previewLayer)
   
   // 启动会话
   captureOutput.setSampleBufferDelegate(self, queue: DispatchQueue(label: "videoQueue"))
   captureSession.startRunning()
   

   }

   func captureOutput(_ output: AVCaptureOutput, didOutput sampleBuffer: CMSampleBuffer, from connection: AVCaptureConnection) { guard let model = try? VNCoreMLModel(for: Pokedex().model) else { return }

   let request = VNCoreMLRequest(model: model) { (finishedRequest, error) in
       guard let results = finishedRequest.results as? [VNClassificationObservation] else { return }
       guard let observation = results.first else { return }
   
       let predClass = "(observation.identifier)"
       let predConfidence = String(format: "%.02f%%", observation.confidence * 100)
   
       DispatchQueue.main.async {
           self.label.text = "(predClass) (predConfidence)"
       }
   }
   
   guard let pixelBuffer: CVPixelBuffer = CMSampleBufferGetImageBuffer(sampleBuffer) else { return }
   try? VNImageRequestHandler(cvPixelBuffer: pixelBuffer, options: [:]).perform([request])
   

   } ```

4. 测试和部署

1. 注册Apple开发者计划： 注册Apple开发者计划，以便将应用部署到iPhone上。

2. 连接iPhone并测试应用： 使用USB线将iPhone连接到Mac，并在Xcode中选择设备进行构建和运行。确保在iPhone上接受信任证书。

3. 测试应用： 应用将在iPhone上安装并运行。你可以测试应用是否能正确识别神奇宝贝或其他对象。

5. 总结

通过以上步骤，我们可以将训练好的Keras模型转换为CoreML模型，并将其部署到iPhone上。CoreML框架极大地简化了这一过程，使得机器学习模型能够在iOS设备上高效运行。希望这篇文章对你有所帮助！

如果你有兴趣进一步探索，可以尝试添加更多的功能，例如摄像头拍摄按钮，以增强用户体验。