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我在转换.h5为mlmodel使用coremltools 4.0我想要MLMultiArray的数据类型作为双精度的 171 个元素向量而不是 Flot32 多维浮点数组时遇到了问题。

这是我使用 coremltools 4.0 将 .h5 转换为 ml 模型的脚本

from tensorflow import keras 
import coremltools as ct


keras_model = keras.models.load_model('v1.h5')

with open("obj.names") as f:    str1 =  f.read()

class_labels = [i for i in str1.split('\n')]

class_labels.pop()


image_input = ct.ImageType(shape=(1, 416, 416, 3,),
                           bias=[-1,-1,-1], scale=1/255)

classifier_config = ct.ClassifierConfig(class_labels)

model = ct.convert(
    keras_model, inputs=[image_input] )


model.save("v1.mlmodel")

使用 python3 运行上面的脚本，这是我的模型生成的输出 MLMultiArray，数据类型为 Flot32 多维浮点数组。

带有 Flot32 的 MLMultiArray

这是我的工作模型输出 MLMultiArray，其数据类型为 171 个双精度元素向量。

MLMultiArray 与双 171

如何将 Float 更新为 double MLMultiArray？

任何援助将不胜感激

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