coremltools

Core ML格式模型转换和优化工具

Core ML Tools Core ML 机器学习模型转换 Python包 Github 开源项目

coremltools工具可以将TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等机器学习模型转换为Core ML格式，并支持对这些模型的读写、优化和验证。这些模型可以无缝集成到Xcode项目中使用。

onnxmltools - 多框架机器学习模型转ONNX工具

GithubONNXONNXMLTools依赖开源项目机器学习工具包模型转换

ONNXMLTools可将包括Tensorflow、scikit-learn、Core ML、Spark ML、LightGBM、XGBoost、H2O等在内的多种机器学习模型转换为ONNX格式。它支持通过PyPi或源码安装，依赖ONNX、NumPy和ProtoBuf，适用于Python 3.7及以上版本，提供详尽的转换示例与测试方法。更多信息请参考相关文档与教程。

exporters - 将Transformer模型高效转换为Core ML格式

Core MLGithubHuggingFacePyTorchTensorFlowTransformers开源项目

🤗 Exporters工具包旨在简化将Transformer模型转换为Core ML格式的过程，避免手动编写转换脚本。它与Hugging Face Transformers库紧密集成，并提供无代码转换体验，支持BERT和GPT-2等多种模型架构。工具包可在Linux和macOS平台上运行，利用coremltools实现从PyTorch或TensorFlow到Core ML的转换，并通过Hugging Face Hub进行模型管理，提升模型转换和部署的便捷性及灵活性。

coreml-examples - CoreML演示应用集合展示苹果神经引擎优化技术

CoreMLGithubiOS开发开源项目机器学习模型优化苹果神经引擎

该仓库收录了多个为苹果神经引擎优化的CoreML演示应用，展示了先进机器学习模型在iOS设备上的应用。涵盖FastViT图像分类、Depth Anything V2单目深度估计和DETR语义分割等模型。这些实例不仅展示CoreML功能，还为开发者提供在iOS设备上部署复杂机器学习模型的参考。项目采用coremltools进行优化和测试，是iOS机器学习开发的重要学习资源。

swift-coreml-transformers - 实现GPT-2和BERT等Transformer模型

CoreMLGithubSwiftTransformers开源项目模型转换自然语言处理

swift-coreml-transformers项目提供了GPT-2、DistilGPT-2、BERT和DistilBERT等Transformer模型的Swift Core ML实现。项目包括预训练模型、转换脚本、分词器实现和演示应用。开发者可在iOS设备上部署这些自然语言处理模型,实现文本生成和问答功能。该开源项目展示了如何将先进NLP技术应用于移动设备。

CoreML-Models - 为iOS开发者提供的Core ML机器学习模型下载与集成资源库

Core MLGithubImage ClassifierXcodeiOS开发开源项目机器学习模型

提供多种分类、检测、分割、超分辨率、低光增强、图像恢复和生成等Core ML模型资源，方便iOS开发者下载并集成到Xcode项目。通过Google Drive下载并参照示例项目了解具体使用方法。

tensorflow-onnx - 将TensorFlow（包括tf-1.x和tf-2.x）、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式的工具

GithubKerasONNXPythonTensorFlowtf2onnx开源项目

该工具支持将TensorFlow（包括tf-1.x和tf-2.x）、Keras、TensorFlow.js和TFLite模型转换为ONNX格式，支持命令行和Python API操作。兼容Windows和Linux操作系统，支持Python 3.7至3.10，以及多种ONNX opset（从opset 14至opset 18）和TensorFlow版本。提供详细的安装步骤、转换指南和常见问题解决方案，全面支持saved model、checkpoint和graphdef等多种模型格式。

corenet - 用于训练多任务深度神经网络的工具库

CoreNetGithub开源项目模型训练深度学习神经网络计算机视觉

CoreNet是一款多功能深度神经网络工具库，支持训练各种规模的标准和创新模型。它适用于基础模型、计算机视觉和自然语言处理等多个领域。该项目提供可复现的训练方案、预训练模型权重和针对Apple Silicon优化的MLX示例，有助于推动AI研究和应用的发展。

sk2torch - 实现scikit-learn模型到PyTorch模块的转换

GithubPyTorchTorchScriptscikit-learnsk2torch开源项目模型转换

sk2torch是一个开源工具，用于将scikit-learn模型转换为PyTorch模块。它解决了GPU加速推理、模型序列化和梯度计算等问题。sk2torch支持多种scikit-learn模型，使机器学习从业者能够利用PyTorch的GPU加速、TorchScript序列化和反向传播功能。这个项目为scikit-learn用户提供了更多的灵活性和性能优化选择。

onnx2tflite - 优化ONNX模型到TensorFlow Lite的转换工具，具备高一致性和自动通道对齐功能

GithubKerasONNXPyTorchTFLite开源项目转换

onnx2tflite工具实现从ONNX到TensorFlow Lite和Keras的快速高效模型转换。它具备高一致性，平均误差低于1e-5，速度比其他工具提高30%。支持自动转换PyTorch和TensorFlow格式，并能输出FP16和UINT8定量模型。用户还可以自定义操作符，提升模型转换和部署的灵活性。

onnx2tf - ONNX文件转换工具，支持TensorFlow、TFLite和Keras格式

GithubKerasONNXTensorFlowonnx2tf开源项目模型转换

onnx2tf工具解决了在onnx-tensorflow中大规模转置推测的问题，支持将ONNX文件从NCHW转换为TensorFlow、TFLite和Keras的NHWC格式。工具每日进行优化和修复，如遇问题建议尝试旧版本或等待最新更新。该工具兼容PyTorch生成的ONNX模型，支持多种层类型并可与TensorFlow/Keras/TFLite无缝集成。详细的环境配置和使用指南适用于Linux和Windows。

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