本文講的是[譯] ios 11：機器學習人人有份，
譯文出自：掘金翻譯計畫
譯者：changkun ou
校對者：wilsonandusa
atuooo
做出**
收益！！！
let model = resnet50()let pixelbuffer: cvpixelbuffer = /* your image */
iflet prediction = try? model.prediction(image: pixelbuffer)
線性回歸和 logistic 回歸
前饋神經網、卷積神經網、遞迴神經網
裝置上不能進行訓練。你需要使用離線工具包來進行訓練，然後將它們轉換到 core ml 格式。
如果 core ml 不支援某種型別的 layer，那麼你就不能使用它。在這一點上，你不能使用自己的 kernel 來擴充套件 core ml。在使用 tensorflow 這樣的工具來構建通用計算圖模型時，mlmodel 檔案格式可能就不那麼靈活了。
core ml 轉換工具只支援特定版本的數量有限的訓練工具。例如，如果你在 tensorflow 中訓練了乙個模型，則無法使用此工具，你必須編寫自己的轉換指令碼。正如我剛才提到的：如果你的 tensorflow 模型具有一些 mlmodel 不支援的特性，那麼你就不能在 core ml 上使用你的模型。
你不能檢視中間層的輸出，只能獲得最後一層網路的**值。
尋找面部的詳細特徵，比如眼睛和嘴巴的位置，頭部的形狀等等。
尋找矩形形狀的影象，比如路標。
確定地平線的角度。
轉換兩個影象，使其內容對齊。這對於拼接**非常有用。
檢測包含文字的影象中的區域。
檢測和識別條形碼。
// core ml 的機器學習模型
let modelcoreml = resnet50()
// 將 core ml 鏈結到 vision
let visionmodel = try? vncoremlmodel(for: modelcoreml.model)
let classificationrequest = vncoremlrequest(model: visionmodel)
}let handler = vnimagerequesthandler(cgimage: yourimage)
try? handler.perform([classificationrequest])
try? handler.perform([facedetectionrequest, classificationrequest])有侷限只有在新 os 發布時候才會更新
原文發布時間為：2023年6月28日
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