如何为Swift的iOS上的4D数据创建CoreML MLMultiArray以进行预测？

Question

我有一个用Keras训练的模型，该模型需要4D输入，N是样本数，每个样本都是（9,15,1）形状的3D数据，它们不是图像。 我使用CoreML Converter转换了Keras模型并将模型导入到xcode中，如下所示

我有一个4D Float数组来表示我的数据，我很难将其输入到模型中以进行预测。

模型需要一个MLMultiArray，根据我的尝试，我既不能将4D浮点数组转换为MLMultiArray，也不能从头开始创建它。

假设我有“数据”，它是Float的4D数组

let data = [[[[Float]]]]()
let arr = try? MLMultiArray(data)  

那给了我

Initializer 'init(_:)' requires that '[[[[Float]]]]' conform to 'FixedWidthInteger'

我在https://itnext.io/train-your-own-ml-model-using-scikit-and-use-in-ios-app-with-coreml-and-probably-with-augmented-99928a3757ad找到了另一篇文章 展示了如何为2D数组构建MLMultiArray，效果很好，因为您知道第一维是样本数，因此您确实需要将第二维值添加为NSNumber。 但这无助于解释如何处理数据的第3维或第4维。

我仍然尝试使用该方法在MLMultiArray中一个接一个地设置每个3D样本

var arr = try? MLMultiArray(shape: [NSNumber(value:9), NSNumber(value:15), NSNumber(value:1)], dataType: MLMultiArrayDataType.float32)

for (ind,sample) in data.enumerated() {
    let arr = try? MLMultiArray(sample)
    arr?[ind] = arr
}

运行该命令时，出现以下错误...

Cannot assign value of type 'MLMultiArray?' to type 'NSNumber'.

因此，即使它是4D，也希望有一个NSNumber？ 从4D Float数据创建MLMultiArray以输入到CoreML模型的正确方法是什么？

Answer 1

如果要使用Float数组初始化MLMultiArray，则它必须是一维数组。这意味着您需要首先将4D数据“展平”为一维数组。

（这就是MLMultiArray具有strides属性的原因。您需要使用这些跨度来计算展平数组中每个元素的位置。）