我使用 ResNet 50 进行了识别。如何添加使用 ARKit 找出一个物体到另一个物体的距离的功能，以便物体的

所以基本上我在 CoreML 中使用一个预测模型，我需要它来确保它不会两次返回相同的结果，直到它在一段

我在设置 Core ML 模型时遇到了一些问题... Xcode 告诉我：“不推荐使用 init()：改用 init(configuration:)

我尝试使用基于 coremltools 的元素最大操作将 PyTorch 模型转换为 coreml。 使用 torch.max 操作，我得到

我正在创建一个检测练习的应用程序。我使用 create ML 训练模型。我在创建 ML 应用程序中获得了 100% 的

我目前正在构建一个新的应用程序并尝试将 Core ML 模型与 Vision 集成到我的应用程序中...不幸的是，Xcode

我正在使用我构建的 kNN 模型，我想导出为 .mlmodel 文件。我已经这样做了，但它可以在效率方面使用一

<code>Thread 63: signal SIGABRT</code> - 创建 MLModel 的中途 我不知道如何处理这个错误。我在创建 MLModel 的

我对 ML、coreML 完全陌生，对 Swift 和 IOS 开发几乎是新手。 我发现有几个 Github 项目使用 Apple CoreML I

我一直在尝试将 Keras 模型转换为核心 mlmodel。但是，在这样做的同时，我得到了多个输入和输出。我只

我正在使用 react-native-coreml 包并在启动时遇到此错误。 我的意图是使用这个包在我的本机应用程序

我从 tf.keras 转换了我的 mlmodel。目标是从图像中识别手写文本 当我使用此代码运行它时： <pre><code>fun

我想将我的深度学习模型部署到云端，以便我可以在 iPhone 应用程序上上传照片，然后模型处理检测并返

我像这样创建我的 MLMultiArray <pre><code>var mlInput = try? MLMultiArray(shape: [1,2,12,120], dataType: MLMultiArrayDataType.

我尝试将我的模型从 Tensorflow 转换为 Coreml，但出现以下错误。是不是可以将实例规范化层转换为 CoreML？

我在将带有子类层的 tensorflow 模型转换为 mlmodel 时遇到了问题。该模型需要多数组和图像类型输入，但

我正在尝试使用 coremltools 将我的 pytorch(.pth) 模型转换为 coreml(.mlmodel)。我的初始 pth 文件大小约为 218mb，

我一直在使用 CreateML 应用程序，并创建了一些数据来测试制作表格分类器。我注意到 CreateML 无法识别具

我的目标是将我的 Pytorch 模型转换为 Coreml。我用 pytorch 进行推理没有问题。但是，在我跟踪我的模型并

我必须将训练好的模型转移到 iOS 应用程序，所以我使用了 coremltools。 加载模型部分和转换部分如