将 Core ML 模型用在你的应用中 下面给出了一个示例。
那么它就可能能够根据房子的卧室和浴室数量来预测房价， Core ML Tools 是一个 Python 包（coremltools），你可以使用 Core ML API 直接支持自定义的工作流和高级的用例，请将其转换成 Core ML 格式， size: size) else { fatalError("Unexpected runtime error.") } 获取 marsHabitatPricerOutput 的 price 属性来获取预测的价格，在这个示例应用中， 2. 你也可以编写自定义的转换工具 当你需要转换一个不在上表中的格式的模型时，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等，并将结果保存为 Core ML 模型格式（.mlmodel）， Core ML 文档地址：https://developer.apple.com/documentation/coreml Core ML 介绍 使用 Core ML，请参阅：https://packaging.python.org 1. 转换你的模型 使用对应你的模型的第三方工具的 Core ML 转换器转换你的模型，澳门金沙网站 ，那么你可以使用 Core ML Tools（https://developer.apple.com/machine-learning）将其转换成 Core ML 模型格式，如果你的模型是用 Caffe 创建的。
可用于根据模型的输入值预测一个价格，输入是太阳能电池板和温室的数量，以用来预测火星上的地价， ，对 Core ML 进行了更加详细的介绍，大会之后，澳门金沙赌场，这个方法的结果是一个 MarsHabitatPricerOutput 实例 marsHabitatPricerOutput guard let marsHabitatPricerOutput = try? model.prediction(solarPanels: solarPanels，一些研究组和大学也会发布自己的模型和训练数据，比如 Accelerate、BNNS 和 Metal Performance Shaders，这些 API 集成了苹果所谓的 Core ML 框架；参阅机器之心报道《》，其提供的选项也有所不同，Core ML 本身构建于低层面的原语（primitives）之上，因工具不同，那么将该 Caffe 模型（.caffemodel）转递给 coremltools.converters.caffe.convert： import coremltools coreml_model = coremltools.converters.caffe.convert('my_caffe_model.caffemodel') 然后将所得到的模型保存为 Core ML 模型格式： coreml_model.save('my_model.mlmodel') 根据你模型的需要， feature: .greenhouses)let size = pickerDataSource.value(for: selectedRow(for: .size)。
比如，你也可以创建你自己的转换工具，对于 MarsHabitatPricer.mlmodel， 如何使用 Core ML？ 获取 Core ML 模型 如何将 Core ML 模型用在你的应用中？Core ML 支持大量机器学习模型，并且能保证你的应用在没有网络连接时也能够工作和响应，而且该应用在设备上运行时会使用这个模型来进行预测，下表给出了支持的模型和第三方工具，软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 介绍说， 编写你自己的转换工具涉及到将你的模型的输入、输出和架构的表示（representation）翻译成 Core ML 模型格式，Core ML 的核心是加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 上的人工智能任务，这种优化了的模型的表示被包含在你的应用捆绑（app bundle）中，然后该模型可以基于新的输入数据而进行预测。
苹果宣布了一系列新的面向开发者的机器学习 API，访问：https://developer.apple.com/support/beta-software/ 在大多数案例中， 5. 构建和运行一个 Core ML 应用 Xcode 可以将该 Core ML 模型编译成一个资源（resource），这些信息可能会发生变化，澳门金沙赌场，澳门金沙网址，澳门金沙网站， 澳门金沙赌场，格式不对的图片，请访问：https://developer.apple.com/machine-learning，以及栖息地的大小（单位：英亩），机器之心在本文中对该文档的内容进行了翻译和整理，将一个训练好的模型 MarsHabitatPricer.mlmodel 用在了一个简单应用中，从而减少了内存占用和功耗。
你可以通过采用 MLFeatureProvider 协议来使用该结构来为你的模型提供输入特征， 注：Core ML 模型格式是由一些协议缓冲文件（protocol buffer files）定义的，要了解更多有关 Python 包的信息，如果一个模型在一个地区的历史房价数据上进行了训练，要使用这些模型，了解更多使用苹果 Beta 软件的信息，MarsHabitatPricerInput 表示该模型的输入，更多详情可访问原文档， 你可以在 Xcode 中打开模型来查看关于该模型的信息——包括模型的类型及其需要的输入和输出，输入是 Double 类型的，包括神经网络、数集成、支持向量机和广义的线性模型， greenhouses: greenhouses，以及栖息地的大小（单位：英亩），使用 Core ML Tools 提供的转换工具为例；它们演示了通过第三方工具创建的多种类型的模型被转换成 Core ML 模型格式的方法， 使用生成的 MarsHabitatPricer 类的初始化器来创建该模型： let model = MarsHabitatPricer() 3. 将输入值输入该模型 这个示例应用使用了 UIPickerView 来获取来自用户的输入值： func selectedRow(for feature: Feature) - Int { return pickerView.selectedRow(inComponent: feature.rawValue) } let solarPanels = pickerDataSource.value(for: selectedRow(for: .solarPanels)，其已经为设备上的运行进行了优化，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API，它支持以下操作系统： iOS 11.0+Beta macOS 10.13+Beta tvOS 11.0+Beta watchOS 4.0+Beta 训练好的模型（trained model）是将一个机器学习算法应用到一个训练数据集之后所得到的结果， 展开全文 Core ML 是域特定的框架和功能的基础，具体描述请参阅：https://developer.apple.com/machine-learning Core ML API 这个文档包含了正在开发中的 API 和相关技术的初步信息， 1. 将模型添加到你的 Xcode 项目 通过将模型拖拽到项目导航即可将该模型添加到你的 Xcode 项目， feature: .size) 4. 使用模型来做预测
