机器学习-将第三方模型转换成Core ML或自己训练模型环境配置

机器学习中使用到的模型，除了使用苹果官方提供到的一些模型以外，还可以将第三方训练好的模型转成coreML model,甚至可以自己训练模型。苹果官方给出了一些支持第三方模型的工具和版本

配置环境

1.安装Anaconda

选择2.7版本，然后一路安装，Anconda是一个python的IDE，安装成功后打开终端更新Python版本，现在Mac内置的Python版本是2.7，而苹果要求的版本至少是是2.7.13

conda install python=2.7.13

安装成功后查看Python版本

2.安装pip

pip是Python种安装和管理包的工具，是easy_install的替代品

easy_install pip

3.安装coremlTools

pip install -U coremltools

判断是否安装成功，可通过导入模块是否成功来判断

4.安装keras、tensorflow、scikit-learn

pip install keras==1.2.2
pip install tensorflow
pip install -U scikit-learn

判断是否安装成功依然可用上述方法

或者，打开Anconda, 选择3.1.4版本的Spyder

运行，如果没报错说明引入成功

5.安装caffe依赖包

brew install -vd snappy leveldb giflags glog szip lmdbfor x in snappy leveldb gflags glog szip hdf5 lmdb homebrew/science/opencv;
do
      brew uninstall $x;
      brew install --fresh -vd $xdonebrew uninstall --force protobuf; brew install --with-python --fresh -vd
protobuf
brew uninstall boost boost-python; brew install --fresh -vd boost boost-python      brew tap homebrew/sciencebrew install hdf5 opencv

for x in snappy leveldb gflags glog szip hdf5 lmdb homebrew/science/opencv;
done
brew uninstall --force protobuf; brew install --with-python --fresh -vd
protobuf
brew uninstall boost boost-python;
      
brew tap homebrew/science

brew install hdf5 opencv

6.修改opencv

brew edit opencv

找到下图标注的两行

替换成：

DPYTHON_LIBRARY=#{py_prefi x}/lib/libpython2.7.dylib
DPYTHON_INCLUDE_DIR=#{py _prefix}/include/python2.7

替换后的效果是：

7.加入依赖包

brew install --build-from-source --with-python -vd protobuf
brew install --build-from-source -vd boost boost-python

8.检查是否有缺失

brew doctor
brew missing

上述安装过程中可能并非一帆风顺，如有错误应按照提示修改。苹果对版本要求较为严格，安装时注意版本控制。

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