准备更新核心ML模型

Question

Core ML 3现在使我们能够执行设备上的培训。 创建可更新的核心ML模型后，我们需要使用MLUpdateTask函数执行一些功能以在设备上对其进行更新，该函数需要3个参数： Model URL ， MLBatchProvider和MLModelConfiguration 。

由于Core ML 3刚刚发布，因此其文档非常有限。 特别是关于如何准备培训数据或MLBatchProvider

问题：您如何准备训练数据或创建MLBatchprovider 。

Answer 1

要向Core ML提供数据，您可以创建MLFeatureProvider对象。 这将返回一个或多个MLFeatureValue对象，对于模型中的每个输入，一个。 通常，自动生成的类会在后台执行此操作。

如果你想用一个批处理工作，你创建一个MLBatchProvider具有多个MLFeatureProviders ，每个实例。

使MLBatchProvider进行预测并不难：只需将MLFeatureProviders放入数组中，然后使用MLArrayBatchProvider 。 同样，自动生成的类为此提供了一个辅助方法。

为了进行训练，您可能希望即时加载数据，进行随机扩充等。 在这种情况下，您需要创建一个采用MLBatchProvider协议的新类。 它应该为每个示例返回MLFeatureProvider 。 这次MLFeatureProvider不仅为示例提供了MLFeatureValue ，还为目标/ true标签提供了MLFeatureValue 。 （自动生成的类具有用于此培训功能提供者的帮助程序类，但不适用于培训批处理提供者。）

我实际上还没有任何新的培训API能够正常工作（它们在Beta 2上崩溃），因此我不确定100％是否MLBatchProvider如何在整个培训示例中循环。

Answer 2

如果您的模型名为TestModel应该有TestModelTrainingInput类。

let singleTrainingData = try TestModelTrainingInput(input: .init[1,2,3], output_true: .init([4,5,6]))
let trainingData = MLArrayBatchProvider(array: [singleTrainingData])