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建立一個 CoreML 視覺推理器 (coreml.new_vision_request)

聲明​

視覺推理器物件, 錯誤資訊 = coreml.new_vision_request(編譯好的模型路徑)

或

視覺推理器物件, 錯誤資訊 = coreml.new_vision_request({
    compiled_model_path = 編譯好的模型路徑,
    uses_cpu_only = 是否只使用 CPU,
    compute_units = 計算單元設定,
    image_crop_and_scale_option = 裁切與縮放模式,
})

參數​

  • 編譯好的模型路徑
    文字型，目前支援影像分類和目標檢測兩種類型的模型

  • uses_cpu_only
    布林型，可選參數，是否預設只使用 CPU 推理，預設 false

  • compute_units 文字型，可選參數，iOS 12+ 生效。支援以下值：

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

  • image_crop_and_scale_option
    整數型，可選參數，視覺推理時的裁切與縮放模式

回傳值​

  • 視覺推理器物件
    視覺推理器物件，建立失敗返回 nil

  • 錯誤資訊
    文字型，建立成功為 nil，失敗時返回錯誤資訊

說明​

  • 軟體版本在 1.3.8 或以上方可使用
  • 不支援 iOS 13 以下版本系統
  • 這個函式用於載入一個已經編譯好的模型 .mlmodelc 返回一個用於影像推理的上下文
  • 適用於以影像作為輸入的 CoreML 視覺模型
  • 如果模型輸入本身是通用 image / MLMultiArray 特徵，也可考慮使用 coreml.new_model_request
  • 這個物件除了 :predict() / :run() 外，也支援 :results()、:is_done()、:compute_units()、:image_crop_and_scale_option()、:class_labels() 等查詢方法

範例​

參考 使用 CoreML 視覺推理器對影像進行推理