我使用Keras（2.0.4）＆amp ;;重新训练和微调Inception_v3。 Tensorflow（1.1.0）。当我使用coremltools将Keras模型转换为MLmodel时，我得到一个需要输入MultiArray的模型。 如果我明白它要求[高度，宽度，RGB] =（299,299,3），这是有道理的。但我不知道如何将CVPixelBuffer转换为该格式。
有人可以帮助我理解我的重新训练的incpetion模型需要在coreml中进行的预处理吗？或者我需要在转换中做些什么才能接受CVPixelBuffer？
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我重新训练过InceptionV3，但又回去查看我的代码。我没有在keras中将输入形状设置为299,299。我强制所有的照片在预处理中都是那么大。结果是Model-JSON不包含输入维度，而是具有值：[null，null，null，3]并且转换为CoreML无法知道输入dims应该是299,299。能够保存模型权重，保存模型的json字符串，编辑json以获得正确的输入[null，299,299,3]，将编辑过的json字符串作为新模型加载，加载权重和中提琴！ coreML模型现在正确接受Image
答案 1 :(得分：0)
这是一个很好的问题。似乎pixelbuffer几乎总是在BGRA中，并且不会崩溃开始，可以预测类很好，但问题是值和向量不同，我敢打赌coreml不会将BGRA转换为RGB，并且通道顺序错误。我不再找到任何快速进行像素缓冲区转换的方法，请让我知道它是否存在。