Créer un inféreur visuel CoreML (coreml.new_vision_request)

Déclaration

objet_inference_visuelle, message_erreur = coreml.new_vision_request(chemin_modele_compile)

ou

objet_inference_visuelle, message_erreur = coreml.new_vision_request({
    compiled_model_path = chemin_modele_compile,
    uses_cpu_only = uniquement CPU,
    compute_units = configuration_unites_calcul,
    image_crop_and_scale_option = mode_recadrage_redimensionnement,
})

Paramètres

• chemin_modele_compile
  type texte, prend actuellement en charge les modèles de classification d’images et de détection d’objets

• uses_cpu_only
  type booléen, paramètre facultatif, indique s’il faut utiliser uniquement le CPU par défaut pour l’inférence, false par défaut

• compute_units type texte, actif sous iOS 12+. Valeurs prises en charge :

  • "all"
  • "cpu_only" ou "cpu"
  • "cpu_and_gpu" ou "gpu"
  • "cpu_and_neural_engine", "ane" ou "neural_engine" (iOS 16+)

• image_crop_and_scale_option
  type entier, mode de recadrage et de redimensionnement lors de l’inférence visuelle

Valeur renvoyée

• objet_inference_visuelle
  objet d’inférence visuelle, renvoie nil si la création échoue

• message_erreur
  type texte, vaut nil en cas de réussite et contient le message d’erreur en cas d’échec

Description

• Disponible à partir de la version logicielle 1.3.8
• Les systèmes antérieurs à iOS 13 ne sont pas pris en charge
• Cette fonction charge un modèle .mlmodelc déjà compilé et renvoie un contexte destiné à l’inférence d’images
• Elle convient aux modèles visuels CoreML dont l’entrée est une image
• Si l’entrée du modèle est une feature générique image / MLMultiArray, vous pouvez aussi envisager coreml.new_model_request
• En plus de :predict() / :run(), cet objet prend en charge les méthodes de requête :results(), :is_done(), :compute_units(), :image_crop_and_scale_option() et :class_labels()

Exemple

Consultez Effectuer une inférence d’image avec un inféreur visuel CoreML