Kerasで作成したCore MLモデルの入力の型を変更する

次のように普通にKerasでMNISTモデルをつくってcoremltoolsでCore MLモデルに変換すると、入力の型が`multiArrayType`（Core MLでは`MLMultiArray`）になる。

（Kerasでモデル構築）

def create_keras_base_model(url):    
   import keras
   from keras.models import Sequential
   from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D
   
   keras.backend.clear_session()
   model = Sequential()
   model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3),
                    activation='relu',
                    input_shape=(28, 28, 1)))
   model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
   model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
   model.add(Dropout(0.25))
   model.add(Flatten())
   model.add(Dense(128, activation='relu'))
   model.add(Dropout(0.5))
   model.add(Dense(10, activation='softmax'))
   model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,
                 optimizer=keras.optimizers.SGD(lr=0.01),
                 metrics=['accuracy'])
   model.save(url)
keras_model_path = './KerasMnist.h5'
create_keras_base_model(keras_model_path)

（coremltoolsで`.mlmodel`ファイルに変換）

def convert_keras_to_mlmodel(keras_url, mlmodel_url):
   from keras.models import load_model
   keras_model = load_model(keras_url)
   
   from coremltools.converters import keras as keras_converter
   class_labels = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']
   mlmodel = keras_converter.convert(keras_model, input_names=['image'],
                               output_names=['digitProbabilities'],
                               class_labels=class_labels,
                               predicted_feature_name='digit')
   
   mlmodel.save(mlmodel_url)
    
coreml_model_path = './MNISTDigitClassifier.mlmodel'
convert_keras_to_mlmodel(keras_model_path , coreml_model_path)

（作成したモデルの入力形式を確認する）

import coremltools
spec = coremltools.utils.load_spec(coreml_model_path)
builder = coremltools.models.neural_network.NeuralNetworkBuilder(spec=spec)
builder.inspect_input_features()

出力結果：

[Id: 0] Name: image
         Type: multiArrayType {
 shape: 1
 shape: 28
 shape: 28
 dataType: DOUBLE
}

形状が1x28x28、値がDOUBLE型の`multiArrayType`ということで、このままだといろいろとめんどくさい。

たとえば入力型が画像じゃないと、Visionで扱えないので、Core ML単体で扱うことになる。

Visionなしで、Core ML単体で使う - Qiita

`MLMultiArray`の扱いは慣れてないと色々と戸惑うかもしれない。

というわけで、画像型に変更する方法が以下：