low模型部署到iOS設(shè)備上之前，我們需要將模型轉(zhuǎn)換為Core ML格式。Core ML是蘋果推出的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，它可以將各種機(jī)器學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)換為iOS設(shè)備上可用的格式。TensorFlow提供了一個(gè)工具，可以將TensorFlow模型轉(zhuǎn)換為Core ML格式。我們可以使用以下命令將TensorFlow模型轉(zhuǎn)換為Core ML格式：
“`
tensorflow.python.tools.optimize_for_inference –input=tf_model.pb –output=coreml_model.mlmodel –input_names=input –output_names=output –frozen_graph=True
“`
其中，tf_model.pb是TensorFlow模型文件的路徑，coreml_model.mlmodel是轉(zhuǎn)換后的Core ML模型文件的路徑，input和output是模型的輸入和輸出名稱。
接下來，我們需要將Core ML模型集成到我們的iOS應(yīng)用程序中。我們可以使用Xcode開發(fā)工具來創(chuàng)建一個(gè)新的iOS應(yīng)用程序，并將Core ML模型添加到項(xiàng)目中。我們可以使用以下代碼來加載Core ML模型：
“`
guard let model = try? VNCoreMLModel(for: MyCoreMLModel().model) else {
fatalError(“Failed to load Core ML model”)
}
“`
其中，MyCoreMLModel()是我們?cè)赬code中創(chuàng)建的Core ML模型的名稱。我們可以使用VNCoreMLRequest類來執(zhí)行模型推理，并將輸入圖像傳遞給模型：
“`
let request = VNCoreMLRequest(model: model) { (request, error) in
// Handle the output of the model
}
let handler = VNImageRequestHandler(cvPixelBuffer: pixelBuffer)
try? handler.perform([request])
“`
其中，pixelBuffer是輸入圖像的像素緩沖區(qū)。我們可以在模型輸出的回調(diào)函數(shù)中處理模型的輸出。
最后，我們需要將我們的iOS應(yīng)用程序上架到蘋果應(yīng)用商店。在提交應(yīng)用程序之前，我們需要確保我們的應(yīng)用程序遵循蘋果的App Store審核指南。其中，與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的指南包括：
– 應(yīng)用程序必須使用Core ML框架來執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。
– 應(yīng)用程序必須遵循蘋果的隱私政策，并獲得用戶的明確許可。
– 應(yīng)用程序必須提供用戶友好的界面，以便用戶理解應(yīng)用程序如何使用他們的數(shù)據(jù)。
在提交應(yīng)用程序時(shí)，我們需要提供應(yīng)用程序的元數(shù)據(jù)，包括應(yīng)用程序的名稱、描述、圖標(biāo)和截圖。我們還需要提供應(yīng)用程序的版本號(hào)和構(gòu)建號(hào)，以便我們可以在將來更新應(yīng)用程序。
在提交應(yīng)用程序之后，我們需要等待蘋果審核應(yīng)用程序。審核過程通常需要幾天時(shí)間，但可能需要更長(zhǎng)時(shí)間，具體取決于應(yīng)用程序的復(fù)雜性和審核隊(duì)列的長(zhǎng)度。
總結(jié)來說，將TensorFlow模型部署到iOS設(shè)備上并將其上架到蘋果應(yīng)用商店可能是一個(gè)挑戰(zhàn)，但是通過遵循蘋果的審核指南和使用Core ML框架，我們可以開發(fā)出高質(zhì)量的應(yīng)用程序，并將它們提供給數(shù)百萬用戶。
