TensorFlow转CoreML模型报错：Backend converter mlmodel未实现

错误原因 #

你使用的convert_to="mlmodel"参数无效。CoreMLTools的convert函数中，convert_to参数的合法取值为mlprogram、neuralnetwork、milinternal、milpython，并不包含mlmodel，因此触发了"Backend converter mlmodel not implemented"的报错。

解决方法 #

• 方法一：移除无效的convert_to参数
  默认情况下，ct.convert()转换后的结果就是CoreML模型对象，直接保存即可生成.mlmodel文件，无需指定convert_to="mlmodel"。修正后的代码：

  mlmodel = ct.convert(model, source="tensorflow")
  # 保存模型到本地
  mlmodel.save("your_cnn_model.mlmodel")
  

• 方法二：指定合法的模型格式类型
  若需要明确指定模型底层格式（比如兼容旧版iOS或启用新特性），可选择以下合法值：

  • mlprogram：CoreML 3及以上版本推荐格式，支持更多现代模型特性
  • neuralnetwork：旧版格式，兼容iOS 11及以上系统
    示例代码（以mlprogram为例）：

  mlmodel = ct.convert(model, convert_to="mlprogram", source="tensorflow")
  mlmodel.save("your_cnn_model.mlmodel")
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aakash Kothari