メインコンテンツまでスキップ

CoreML Vision 推論器を作成する (coreml.new_vision_request)

宣言​

ビジョン推論器オブジェクト, エラー情報 = coreml.new_vision_request(コンパイル済みモデルのパス)

または

ビジョン推論器オブジェクト, エラー情報 = coreml.new_vision_request({
    compiled_model_path = コンパイル済みモデルのパス,
    uses_cpu_only = CPUのみを使用するか,
    compute_units = 計算ユニット設定,
    image_crop_and_scale_option = クロップ／スケーリングモード,
})

パラメータ​

  • コンパイル済みモデルのパス
    文字列型。現在は画像分類と物体検出の二種類のモデルに対応しています

  • uses_cpu_only
    ブール型の省略可能なパラメータ。デフォルトで CPU のみを使用して推論するかどうかを指定します。デフォルトは false です

  • compute_units 文字列型の省略可能なパラメータ。iOS 12+ で有効です。以下の値を指定できます。

    • "all"
    • "cpu_only" または "cpu"
    • "cpu_and_gpu" または "gpu"
    • "cpu_and_neural_engine"、"ane" または "neural_engine"（iOS 16+）

  • image_crop_and_scale_option
    整数型の省略可能なパラメータ。Vision 推論時のクロップおよびスケーリングモードです

戻り値​

  • ビジョン推論器オブジェクト
    Vision 推論器オブジェクト。作成に失敗した場合は nil を返します

  • エラー情報
    文字列型。作成に成功した場合は nil、失敗した場合はエラーメッセージを返します

説明​

  • ソフトウェアバージョン 1.3.8 以降で使用できます
  • iOS 13 以前のシステムには対応していません
  • この関数は、コンパイル済みモデル .mlmodelc を読み込み、画像推論用のコンテキストを返します
  • 画像を入力とする CoreML Vision モデルに適しています
  • モデルの入力自体が汎用的な image / MLMultiArray feature である場合は、coreml.new_model_request の使用も検討してください
  • このオブジェクトは :predict() / :run() に加えて、:results()、:is_done()、:compute_units()、:image_crop_and_scale_option()、:class_labels() などの照会メソッドにも対応しています

例​

CoreML Vision 推論器で画像を推論するを参照してください