使用coremltools 5将caffe模型转换为mlmodel失败如何解决

• 首先检查protobuf版本适配：coremltools v5的Caffe转换模块仅支持protobuf <= 3.20.x版本，高版本protobuf会触发序列化解析错误，可执行以下命令降级版本：
  pip install protobuf==3.20.1
• 优先使用稳定兼容版本的coremltools：coremltools从5.x版本开始将Caffe转换器移入legacy模块，支持优先级降低，转换Caffe模型最稳定的版本为coremltools 4.1，可降级工具版本解决兼容问题：
  pip install coremltools==4.1
• 确认资源文件路径正确：确保oxford102.caffemodel、deploy.prototxt、flower-labels.txt三个文件和转换脚本在同一工作目录下，也可将代码中的相对路径替换为绝对路径，避免路径读取失败。
• 补充转换参数适配Caffe特性：Caffe框架默认使用BGR通道顺序读取图像，转换时补充is_bgr=True参数，可同时规避部分转换报错和后续推理时的颜色通道匹配问题，调整后的转换代码如下：

import coremltools

caffe_model = ('oxford102.caffemodel', 'deploy.prototxt')
labels = 'flower-labels.txt'

coreml_model = coremltools.converters.caffe.convert(
    caffe_model,
    class_labels=labels,
    image_input_names='data',
    is_bgr=True
)

coreml_model.save('FlowerClassifier.mlmodel')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bhay