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我正在尝试将以下 XGBoost 模型转换为 CoreML 文件，但出现错误。

我使用 pip 安装了 xgboost。为什么会出现这种情况？

我正在使用 ARKit（带有 SceneKit）来添加虚拟对象（例如球）。我正在通过使用 Vision 框架并在视觉请求完成处理程序方法中接收其更新位置来跟踪现实世界的对象（例如脚）。

我想用虚拟替换跟踪的现实世界对象（例如用立方体替换脚），但我不确定如何将 boundingBox rect（我们在视觉请求完成中收到）替换为场景工具包节点，因为坐标系不同。

以下是视觉请求完成处理程序的代码：

请指导我转移坐标系。

我目前正在使用 Keras 研究用于图像识别的人工神经网络模型，我想使用 CoreML 对其进行转换。

不幸的是，我一直在使用 Python3，而 CoreML 目前仅适用于 Python 2.7。而且，Tensorflow for Python 2.7 似乎不被 Windows 支持……所以我唯一的希望就是找到一种方法来安装它。

我看到了一些使用 Docker Toolbox 的提示，但我没有抓住它，并且在尝试此解决方案时失败了，即使它看起来是唯一有效的方法。

那么，有没有什么非常简单的方法可以在 Windows 10 上安装 Tensorflow for Python 2.7 呢？

非常感谢！

我从 Apple 的网页下载 Core ML 模型文件，但我的 mac 和 XCode 无法识别它们。这是我将它们添加到项目导航器时看到的内容：

我究竟做错了什么？

我正在尝试训练keras模型并将其转换为coreML使用keras 1.2.2和TensorFlow后端的模型。这是一个分类任务。CoreML 的输入显示为MultiArray。我需要这个Image <BGR, 32, 32>或类似的东西CVPixelBuffer。我尝试image_input_names='data'按照此处所述添加。我input shape的也是(height, width, depth)我认为是必需的。

请帮助解决此问题。我使用了 cifar10数据集和以下代码（参考）：

对于一些背景：我正在使用 Swift 4 和 Xcode 9（测试版）。我正在尝试在我的应用程序中实现 CoreML 模型，但是，对于这行代码（放置在我的 ViewController 类的 IBAction 函数中）：

我收到一条错误消息，提示“使用未解析的标识符 'testmodel2'”。我已经阅读了一些其他类似的问题，并且我确保我的 ViewController 和我的 testmodel2.mlmodel 文件具有相同的目标。似乎没有其他任何工作。

虽然我一直在研究最佳实践并为正在进行的项目（即 Vuforia 中具有原生集成的 Unity3D iOS 项目，使用 AVFoundation 提取帧，然后通过基于云的图像识别传递图像）研究最佳实践，但我得出的结论是，我想使用 ARkit、Vision Framework 和 CoreML；让我解释。

我想知道如何捕获 ARFrame，使用 Vision Framework 来检测和跟踪使用 CoreML 模型的给定对象。

此外，一旦对象被识别并能够在手势触摸时添加 AR 对象，拥有一个边界框会很好，但这是可以在完成实体项目后实现的。

这无疑是可能的，但我不确定如何通过 Vision 将 ARFrames 传递给 CoreML 进行处理。

有任何想法吗？

我想在 CoreML中使用样式转移（示例）。由于 CoreML 支持转换 Keras，我的第一个想法是转换他们的一个样本，比如这个或这个，但基于这个线程的这种方法似乎没有什么问题。

如何在 CoreML 中使用样式迁移？任何例子都会有所帮助。

编辑：

• 感谢@twerdster 的链接，我能够测试它并且它对我有用。

• 此外，我还发现了 Prisma 的 这个 ( torch2coreml ) 存储库。

我有一个包含近 20k 3D 文件的数据库，它们是在 CAD 软件（实体作品）中设计的机器零件的图纸。我试图从所有这些 3D 模型构建一个训练有素的模型，因此当有人可以从其中一个部分（在现实世界中）拍照并且该应用程序可以提供有关材料的有用信息时，我可以构建一个 3D 对象识别应用程序，大小，治疗等。

如果有人已经做过类似的事情，您可以提供给我的任何信息将不胜感激！

我正在尝试将 caffe 模型转换为核心 ML 模型。请在运行pip install coremltools时发现错误

我是机器学习的新手。请提出解决方案