複数のCore MLモデルを繋げてひとつのモデルにするパイプライン機能

foo.mlmodelとbar.mlmodelという2つ（以上）のモデルを、

input -> foo -> output -> bar -> output

という感じでfooの出力をbarの入力として使っているような場合に、Core ML Toolsのパイプライン機能を使用してfooとbarをがっちゃんこしたモデルfoobar.mlmodlを作ると、

input -> foobar -> output

とひとつのモデルで一気に処理できる。

これにより以下のようなメリットが考えられる：

・パフォーマンス（CPUとGPU間での行ったり来たりが減る）
・モデル利用側での実装がシンプルになる

Core ML 3から導入された機能のはずだが、__init__.pyにこれ専用のSpecification Versionの定義は見当たらない。

coremltoolsのパッケージとしては coremltools.models.pipeline を使用する。ドキュメントはこちら：

coremltools.models.pipeline — coremltools 3.3 documentation

ソースコードはこ こ：

https://github.com/apple/coremltools/blob/master/coremltools/models/pipeline.py

## パイプラインの種類

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