是否可以使用 coremltools mlmodel 预测一批图像？

问题描述

是否可以在 mlmodel 中预测批次？如果是，如何？

我将 keras 模型转换为 mlmodel，如in the documentation 所示：

import coremltools as ct 
image_input = ct.ImageType(name='input',shape=(1,224,3))
model = ct.convert(keras_model,inputs=[image_input])

接下来，我加载一个图像，将其大小调整为 (224,224)，将其转换为 PIL，并将其用于预测：

img_resized = cv2.resize(img_read,(224,224))
PIL_image = Image.fromarray(np.uint8(img_resized))
img_heatmap = self.model.predict({'input': PIL_image})

是否可以使用批量图像而不是单个图像？

我尝试在转换中定义一批输入类型：

BATCH_SIZE = 8
image_input = ct.ImageType(name='input',shape=(BATCH_SIZE,inputs=[image_input])

但它似乎并没有改变模型的输入。

当我尝试为它提供 BATCH_SIZE 图像 ((8,3)) 的 numpy 数组时，我收到：

    return self.__proxy__.predict(data,usecpuOnly)
RuntimeError: value type not convertible

当我尝试向它提供BATCH_SIZE PIL 图像列表时，我收到：

RuntimeError: {
    NSLocalizedDescription = "required input feature not passed to neural network.";
}

当我使用单个图像进行预测时，输出与带有 BATCH_SIZE=1 的模型相同。

是否可以预测批次？谢谢

解决方法

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