Github: https://github.com/apple/coremltools
コアMLコミュニティツール
Core MLコミュニティツールには、CoreMLモデルの変換と検証のためのサポートツールがすべて含まれています。 これにはScikit Learn、LIBSVM、Caffe、Keras、XGBoostが含まれます。
coreenvoolsの使用、インストール、または構築にはvirtualenvを使用することをお勧めします。 システムピップを使用してvirtualenvをインストールしてください。
pip install virtualenv
インストール
coremltoolsのインストール方法は、 標準的なpythonパッケージのインストール手順に従います 。 pythonenvと呼ばれるPython仮想環境を作成するには、次の手順を実行します。
# Create a folder for your virtualenv
mkdir mlvirtualenv
cd mlvirtualenv
# Create a Python virtual environment for your CoreML project
virtualenv pythonenv
この環境で新しい仮想環境をアクティブにしてcoremltoolsをインストールするには、次の手順を実行します。
# Active your virtual environment
source pythonenv/bin/activate
# Install coremltools in the new virtual environment, pythonenv
(pythonenv) pip install -U coremltools
パッケージのドキュメントには、coremltoolsの使用方法の詳細が含まれています。
依存関係
coremltoolsには次の依存関係があります：
- 数（1.10.0+）
- protobuf（3.1.0+）
さらに、これらの形式のモデルを変換する場合にのみ必要な次のソフト依存関係があります。
- 対応するTensorflowバージョンのKeras（1.2.2、2.0.4+）
- Xgboost（0.7+）
- scikit-learn（0.17+）
- libSVM
ソースからのビルド
プロジェクトをビルドするには、プロジェクトを設定するためにCMakeが必要です
cmake .
その後makeを使ってプロジェクトをビルドすることができます
make
インストール可能なホイールの構築
あなたが配布できる車輪/卵を作るためには、以下を行うことができます
make dist
単体テストの実行
単体テストを実行するには、pytest、pandas、およびh5pyが必要です。
pip install pytest pandas h5py
新しい単体テストを追加するには、それをcoremltools/testフォルダに追加します。 接頭辞として ‘test’を付けてファイルに名前を付けることを確認してください。
さらに、単体テストを実行するにはより多くのパッケージ（libsvmなど）が必要になります。
pip install -r test_requirements.pip
libsvmをインストールするには
git clone https://github.com/cjlin1/libsvm.git
cd libsvm/
make
cd python/
make
libsvm pythonバインディングをどこでも実行できるようにするには、 <LIBSVM_PATH>をリポジトリのルートへのパスに置き換えて次のコマンドが必要です。
export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:<LIBSVM_PATH>/python
xgboostをインストールするには
git clone --recursive https://github.com/dmlc/xgboost
cd xgboost; cp make/minimum.mk ./config.mk; make
cd python-package; python setup.py develop
ケラスをインストールするには（Version> = 2.0）
pip install keras tensorflow
古いケラスバージョンを使用する場合は、次の操作を実行できます。
pip install keras==1.2.2 tensorflow
最後に、最も重要な単体テストを実行するには、以下を使用できます。
pytest -rs
いくつかのテストは、多くの組み合わせをテストするため、遅いとマークされます。 すべてのテストを実行したい場合は、以下を使用できます。
pytest
ドキュメントの作成
最初に、すべての外部依存関係をインストールします。
pip install Sphinx==1.5.3 sphinx-rtd-theme==0.2.4 numpydoc
pip install -e git+git://github.com/michaeljones/sphinx-to-github.git#egg=sphinx-to-github
また、 coremltoolsパッケージのインストールが必要です。「 ビルド」セクションを参照してください。
次にリポジトリのルートから：
cd docs
make html
open _build/html/index.html
外部ツール
このパッケージの変換ツールに加えて、TensorFlowとMXNetには独自の変換ツールがあります。