机器学习（Machine Learning）是一种通过利用大量数据和算法，使计算机自动获取和应用知识的技术，近年来逐渐成为了热门的话题。在 iOS 应用开发中，使用 CoreML 可以便捷地集成机器学习功能。本文将介绍如何使用 CoreML 进行 iOS 机器学习应用开发。
什么是 CoreML？
CoreML 是苹果推出的一个机器学习框架，通过将机器学习模型集成到 iOS 应用中，开发者可以实现各种基于机器学习的功能，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。CoreML 支持的模型类型包括神经网络模型和其他机器学习模型。
如何开始
使用 CoreML 进行 iOS 应用开发，需要按照以下步骤进行：
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准备机器学习模型：首先需要准备一个已经训练好的机器学习模型，可以通过使用常见的机器学习框架进行训练得到，如 TensorFlow 或 PyTorch。确保模型已经导出为 CoreML 支持的格式（.mlmodel）。
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集成 CoreML 模型：在 Xcode 项目中创建一个新的 Target，选择 "CoreML Model" 类型。将之前准备好的模型文件拖拽到 Xcode 中的该 Target 中即可完成集成。
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使用 CoreML 进行推理：在代码中引入 CoreML 模型，并使用模型进行推理（根据输入数据得出预测结果）。根据具体的模型类型和功能需求，可以通过调整参数、处理模型输出等方式进行定制化开发。
示例：图像识别应用
以下是一个简单的图像识别应用示例，通过 CoreML 实现了对图片中物体的识别：
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创建一个新的 iOS 项目，选择 "Single View App" 模板。
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将之前准备好的 .mlmodel 文件拖拽到项目中，并选择 "Create groups" 和 "Copy items if needed" 选项。
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打开 ViewController.swift 文件，并添加以下代码：
import UIKit
import CoreML
import Vision
class ViewController: UIViewController, UIImagePickerControllerDelegate, UINavigationControllerDelegate {
@IBOutlet weak var imageView: UIImageView!
@IBOutlet weak var resultLabel: UILabel!
let model = GoogLeNetPlaces()
override func viewDidLoad() {
super.viewDidLoad()
}
@IBAction func chooseImage(_ sender: Any) {
let imagePickerController = UIImagePickerController()
imagePickerController.delegate = self
imagePickerController.sourceType = .photoLibrary
present(imagePickerController, animated: true, completion: nil)
}
func imagePickerController(_ picker: UIImagePickerController, didFinishPickingMediaWithInfo info: [UIImagePickerController.InfoKey : Any]) {
dismiss(animated: true, completion: nil)
guard let image = info[.originalImage] as? UIImage else {
return
}
imageView.image = image
recognizeImage(image)
}
func recognizeImage(_ image: UIImage) {
guard let ciImage = CIImage(image: image) else {
return
}
let handler = VNImageRequestHandler(ciImage: ciImage)
do {
try handler.perform([VNCoreMLRequest(model: model)]) { [weak self] request, error in
guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation], let topResult = results.first else {
return
}
DispatchQueue.main.async {
self?.resultLabel.text = topResult.identifier
}
}
} catch {
print("Error: \(error)")
}
}
}
在这段代码中，我们首先导入了 CoreML 和 Vision 框架，并声明了一个 GoogLeNetPlaces 的模型（在这个例子中使用的是一个基于 Places365 数据集训练的图像识别模型）。然后，在 chooseImage 方法中，我们打开了系统的照片库，并在用户选择了一张图片后显示在界面上，并调用了 recognizeImage 方法进行识别。
在 recognizeImage 方法中，我们首先将 UIImage 转换成 CIImage，然后使用 VNImageRequestHandler 进行图像识别。在 perform 方法中，我们使用 VNCoreMLRequest 来处理图像，并通过闭包获取识别结果。
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在 Main.storyboard 中添加一个 UIImageView 和一个 UILabel，并将它们与 ViewController 类中对应的 IBOutlet 连接。
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运行应用，点击选择图片按钮，选择一张图片后，应用将会对图片中的物体进行识别，并将结果显示在界面上。
除了图像识别，你还可以使用 CoreML 实现很多其他有趣的功能，如语音识别、情感分析、人脸识别等，只需更换对应的模型和处理方法即可。
结语
通过 CoreML，我们可以轻松地在 iOS 应用中集成机器学习功能，从而实现各种有趣的应用场景。本文简单介绍了如何使用 CoreML 进行 iOS 机器学习应用开发，希望能对你有所帮助。如果你对机器学习和应用开发感兴趣，不妨尝试一下使用 CoreML 开发自己的应用吧！
本文来自极简博客，作者：蓝色妖姬，转载请注明原文链接：使用CoreML进行iOS机器学习应用开发
