Execution Context
CoreML 转换功能可将训练好的神经网络模型迁移到专门为 Apple 硬件优化的 CoreML 框架。此过程可确保在移动设备上实现最高的推理速度、内存效率和节能效果。该过程涉及重构模型架构以利用 Apple 的 Neural Engine，同时保持与现有 Python 训练流程的兼容性。
转换过程首先需要识别来自TensorFlow或PyTorch等框架的支持的输入格式，这些格式需要符合CoreML的规范。
接下来，我们将分析模型结构，以确保所有层都与苹果的本机执行引擎兼容，无需使用复杂的自定义操作符。
最后，优化后的二进制文件将被导出，并经过验证，以确保其适用于iOS应用程序或macOS服务平台的部署。
Operating Checklist
将训练好的模型从原始的深度学习框架中导出，并转换为支持的格式。
使用诊断工具验证层与 CoreML 规范的兼容性。
运行转换工具，以生成优化后的 .mlmodel 文件。
请在实际设备或模拟器上验证输出模型，以评估其性能指标。
Integration Surfaces
模型预处理
准备输入张量，使其符合 CoreML 对数据类型和归一化比例的要求。
转化流程
执行转换脚本，将特定框架的层映射到其对应的 CoreML 等效层。
性能验证
在目标 Apple 设备上测试推理延迟和准确性，以确认优化是否成功。
