У меня есть модель двоичной классификации pytorch, которую я преобразовал в coreML. Я преобразовал свою модель прямо или косвенно через onnx, используя следующие руководства / документацию соответственно https://coremltools.readme.io/docs/pytorch-conversion и https://github.com/onnx/onnx-docker/blob/master/onnx-ecosystem/inference_demos/resnet50_modelzoo_onnxruntime_inference.ipynb.
Выходные данные до функции softmax и вероятности аналогичны как для исходного pytorch, так и для модели onnx, преобразованной из PyTorch. Но результат для модели coreML, преобразованной из PyTorch с помощью учебной документации, полностью неверен. У меня не было ошибок при компиляции метода coreML из любого метода.
Проверка веса последнего слоя для coreML и Pytorch кажется одинаковой. вывод модели coreML до softmax дает мне {'classLabel': '_xx', 'classLabelProbs': {'_xx': 29.15625, 'xx': -22.53125}}
в то время как результат модели pytorch дает мне [-3,2185674 3,4477997]
Результат преобразования из onnx в coreML выглядит так ...
58/69: Converting Node Type Add
59/69: Converting Node Type Relu
60/69: Converting Node Type Conv
61/69: Converting Node Type BatchNormalization
62/69: Converting Node Type Relu
63/69: Converting Node Type Conv
64/69: Converting Node Type BatchNormalization
65/69: Converting Node Type Add
66/69: Converting Node Type Relu
67/69: Converting Node Type GlobalAveragePool
68/69: Converting Node Type Flatten
69/69: Converting Node Type Gemm
Translation to CoreML spec completed. Now compiling the CoreML model.
Model Compilation done.
В то время как вывод модели pytorch, когда я печатаю, выглядит следующим образом для последнего слоя ....
(layer4): Sequential(
(0): BasicBlock(
(conv1): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
(bn1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu): ReLU(inplace=True)
(conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(downsample): Sequential(
(0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
(1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
)
)
(1): BasicBlock(
(conv1): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
(relu): ReLU(inplace=True)
(conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
(bn2): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
)
)
(avgpool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(1, 1))
(fc): Linear(in_features=512, out_features=2, bias=True).
Как мне исправить количественные ошибки, вызванные моей моделью coreML, преобразованной из PyTorch?
