如何导出为CoreML模型？

[Lightning-Lion]

需要在iOS端App内部署该模型，Paddle支持导出为CoreML模型吗？

[Lightning-Lion]

不能导出为CoreML，但是可以使用Paddle Lite在iOS端App内进行推理。

[GreatV]

Paddle目前并不直接支持将模型导出为CoreML格式。然而，您可以通过以下步骤实现目标：

1. 将PaddlePaddle模型转换为ONNX格式：
   Paddle提供了Paddle2ONNX工具，可以将Paddle模型转换为ONNX格式。可以参考Paddle2ONNX文档进行操作。

   示例命令如下：

   paddle2onnx \
       --model_dir path_to_paddle_model \
       --model_filename inference.pdmodel \
       --params_filename inference.pdiparams \
       --save_file path_to_onnx_model/model.onnx \
       --opset_version 11

   • --model_dir：Paddle模型的目录路径。
   • --model_filename 和 --params_filename：Paddle模型的结构文件和参数文件。
   • --save_file：输出的ONNX模型路径。
   • --opset_version：ONNX opset版本，推荐使用11或更高。

2. 将ONNX模型转换为CoreML格式：
   使用onnx-coreml工具将ONNX模型转换为CoreML模型。安装onnx-coreml：

   pip install onnx-coreml

   然后执行转换命令：

   from onnx_coreml import convert
   
   coreml_model = convert(model='path_to_onnx_model/model.onnx')
   coreml_model.save('path_to_coreml_model/model.mlmodel')

   • model：ONNX模型的路径。
   • .save()：保存生成的CoreML模型。

3. 在iOS中部署CoreML模型：
   将生成的.mlmodel文件拖入Xcode项目中，并使用CoreML框架加载和推理。

   示例代码：

   import CoreML
   
   if let model = try? VNCoreMLModel(for: YourCoreMLModel().model) {
       let request = VNCoreMLRequest(model: model) { request, error in
           // Handle predictions
       }
       let handler = VNImageRequestHandler(ciImage: inputImage, options: [:])
       try? handler.perform([request])
   }

注意事项：

• 在从Paddle到CoreML的转换过程中，确保模型的运算符(operators)兼容性。某些复杂的运算符可能需要手动调整。
• 如果模型转换后效果不佳，可以考虑量化和优化中间模型（如ONNX模型）。

通过上述步骤，您可以将Paddle模型间接转换并部署到iOS端的App中。

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[skeeker]

onnx-coreml 已经停止维护了, 有没有其他办法了?