如何关闭Turi Create生成的Core ML图像分类器的Softmax层？

没问题，这事儿完全能搞定，不用费劲深度修改Turi Create源码，给你两种实用方法，按需选择：

方法1：导出后修改Core ML模型（最简单快捷） #

Turi Create默认导出的图像分类模型带Softmax层，但我们可以用Core ML Tools轻松移除它，步骤如下：

1. 先按常规流程训练并导出模型：

   import turicreate as tc
   
   # 加载你的图像数据集
   data = tc.image_analysis.load_images("你的数据集文件夹路径", with_path=True)
   # 从路径提取标签（根据你的文件夹结构调整逻辑）
   data["label"] = data["path"].apply(lambda path: path.split("/")[-2])
   
   # 训练图像分类器
   model = tc.image_classifier.create(data, target="label")
   # 导出默认带Softmax的Core ML模型
   model.export_coreml("OriginalWithSoftmax.mlmodel")
   

2. 用Core ML Tools加载模型并移除Softmax层：

   import coremltools as ct
   
   # 加载刚导出的模型
   mlmodel = ct.models.MLModel("OriginalWithSoftmax.mlmodel")
   # 获取模型的神经网络结构规范
   nn_spec = mlmodel.get_spec()
   
   # 遍历所有层，找到Softmax层并标记删除
   softmax_layer_indices = []
   for idx, layer in enumerate(nn_spec.neuralNetwork.layers):
       if layer.WhichOneof("layer") == "softmax":
           softmax_layer_indices.append(idx)
   # 倒序删除，避免索引错乱
   for idx in reversed(softmax_layer_indices):
       del nn_spec.neuralNetwork.layers[idx]
   
   # 保存修改后的无Softmax模型
   modified_model = ct.models.MLModel(nn_spec)
   modified_model.save("ClassifierWithoutSoftmax.mlmodel")
   

   这样得到的模型输出就是预Softmax的logits值，你可以在App里自行计算Softmax。

方法2：训练阶段自定义模型结构（更灵活） #

如果你想从源头就避免添加Softmax层，可以用Turi Create的NeuralNetClassifier搭建自定义网络，手动控制最后一层：

1. 准备数据集并构建自定义网络：

   import turicreate as tc
   
   # 加载数据集并处理标签
   data = tc.image_analysis.load_images("你的数据集文件夹路径", with_path=True)
   data["label"] = data["path"].apply(lambda path: path.split("/")[-2])
   # 将标签映射为数值ID（分类任务需要）
   data = data.add_row_number()
   label_id_map = data.groupby("label", {"class_id": tc.aggregate.MIN("row_number")})
   data["class_id"] = data["label"].apply(lambda x: label_id_map[label_id_map["label"] == x]["class_id"][0])
   
   # 构建自定义神经网络
   net = tc.neural_networks.Sequential()
   # 添加预训练特征提取器（比如ResNet50，也可以用其他或自定义卷积层）
   net.add(tc.image_analysis.resnet_v2_50_feature_extractor())
   # 添加全局平均池化层，压缩特征维度
   net.add(tc.layers.GlobalAveragePooling2D())
   # 添加线性输出层，维度等于类别数，**不要设置激活函数**
   num_classes = len(data["label"].unique())
   net.add(tc.layers.Dense(num_classes, activation=None))
   
   # 训练模型，注意损失用softmax_cross_entropy（内部会自动处理logits）
   model = tc.neural_net_classifier.create(
       data,
       target="class_id",
       network=net,
       loss="softmax_cross_entropy",
       metric="accuracy"
   )
   

2. 导出模型即可：

   model.export_coreml("CustomNoSoftmaxClassifier.mlmodel")
   

   这个模型的输出直接就是logits，完全符合你的需求。

小提示 #

• 训练时用softmax_cross_entropy损失完全没问题，哪怕最后一层没有Softmax，Turi Create会在计算损失时自动处理logits，不影响模型训练效果。
• 修改完模型后，记得在Xcode里查看模型的输出类型，确认是对应每个类别的向量（logits），而不是概率值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Timothy Moose