此文翻译自 Core ML and Vision: Machine Learning in iOS 11 Tutorial
注意：此教程需要 Xcode 9 Beta1 或更新的版本、Swift 4 以及 iOS 11.
机器学习正在肆虐横行。很多人都听说过，但很少有人知道这是什么。
这篇《iOS 机器学习教程》会为你介绍 Core ML 和 Vision，iOS 11 中推出的两个全新框架。
具体来说，你会学习如何借助 Places205-GoogLeNet 模型，使用新的 API 对图像的场景进行分类。
开始
下载起始项目。它已包含了用于显示图片的用户界面，并允许用户从照片库中选择另一张图片。这样你就可以专注于实现 App 的机器学习和视觉方面。
构建并运行该项目；可以看到一张城市夜景图，以及一个按钮：
从“照片” App 的照片库中选择另一张图片。此起始项目的 Info.plist 已经有 Privacy – Photo Library Usage Description，所以你会被提示允许使用。
图片和按钮之间的空隙有一个 label，将会在此显示模型对图片场景的分类。
iOS 机器学习
机器学习是一种人工智能，计算机会“学习”而不是被明确编程。不用编写算法，机器学习工具通过在大量数据中寻找模式，使计算机能够开发和优化算法。
深度学习
自20世纪50年代以来，AI 研究人员开发了许多机器学习方法。苹果的 Core ML 框架支持神经网络、树组合、支持向量机、广义线性模型、特征工程和流水线模型。但是，神经网络最近已经取得了很多极为神奇的成功，开始于 2012 年谷歌使用 YouTube 视频训练 AI 来识别猫和人。仅仅五年后，谷歌正在赞助一场确定 5000 种植物和动物的比赛。像 Siri 和 Alexa 这样的 App 也存在它们自己的神经网络。
神经网络尝试用节点层来模拟人脑流程，并将节点层用不同的方式连接在一起。每增加一层都需要增加大量计算能力：Inception v3，一个对象识别模型，有48层以及大约2000万个参数。但计算基本上都是矩阵乘法，GPU 来处理会非常有效。GPU 成本的下降使我们能够创建多层深度神经网络，此为深度学习。
神经网络需要大量的训练数据，这些训练数据理想化地代表了全部可能性。用户生成的数据爆炸性地产生也促成了机器学习的复兴。
训练模型意味着给神经网络提供训练数据，并让它计算公式，此公式组合输入参数以产生输出。训练是离线的，通常在具有多个 GPU 的机器上。
要使用这个模型，就给它新的输入，它就会计算输出：这叫做推论。推论仍然需要大量计算，以从新的输入计算输出。因为有了 Metal 这样的框架，现在可以在手持设备上进行这些计算。
在本教程的结尾你会发现，深度学习远非完美。真的很难建立具有代表性的训练数据，很容易就会过度训练模型，以至于它会过度重视一些古怪的特征。
苹果提供了什么？
苹果在 iOS 5 里引入了 NSLinguisticTagger 来分析自然语言。iOS 8 出了 Metal，提供了对设备 GPU 的底层访问。
去年，苹果在 Accelerate 框架添加了 Basic Neural Network Subroutines (BNNS)，使开发者可以构建用于推理（不是训练）的神经网络。
今年，苹果给了我们 Core ML 和 Vision！
- Core ML 让我们更容易在 App 中使用训练过的模型。
- Vision 让我们轻松访问苹果的模型，用于面部检测、面部特征点、文字、矩形、条形码和物体。
你还可以在 Vision 模型中包装任意的图像分析 Core ML 模型，我们在这篇教程中就干这个。由于这两个框架是基于 Metal 构建的，它们能在设备上高效运行，所以不需要把用户的数据发送到服务器。
将 Core ML 模型集成到你的 App
本教程使用 Places205-GoogLeNet 模型，可以从苹果的“机器学习”页面下载。往下滑找到 Working with Models，下载第一个。还在这个页面，注意一下其它三个模型，它们都用于在图片中检测物体——树、动物、人等等。
注意：如果你有一个训练过的模型，并且是使用受支持的机器学习工具训练的，例如 Caffe、Keras 或 scikit-learn，Converting Trained Models to Core ML 介绍了如何将其转换为 Core ML 格式。
为你的项目添加模型
下载 GoogLeNetPlaces.mlmodel 后，把它从 Finder 拖到项目导航器的 Resources 组里：
选择该文件，然后等一会儿。Xcode 生成了模型类后会显示一个箭头：
点击箭头，查看生成的类：
Xcode 已生成了输入和输出类以及主类 GoogLeNetPlaces，主类有一个 model 属性和两个 prediction 方法。
GoogLeNetPlacesInput 有一个 CVPixelBuffer 类型的 sceneImage 属性。哭了，这些都是什么鬼？！不要害怕，Vision 框架会负责把我们熟悉的图片格式转换成正确的输入类型。:]
Vision 框架还会把 GoogLeNetPlacesOutput 属性转换为自己的 results 类型，并管理对 prediction 方法的调用，所以在所有生成的代码中，我们只会使用 model 属性。
在 Vision Model 中包装 Core ML Model
终于，要开始写代码了！打开 ViewController.swift，并在 import UIKit 下面 import 两个框架：
import CoreML
import Vision
下一步，在 IBActions 扩展下方添加如下扩展：
// MARK: - Methods
extension ViewController {
func detectScene(image: CIImage) {
answerLabel.text = "detecting scene..."
// 从生成的类中加载 ML 模型
guard let model = try? VNCoreMLModel(for: GoogLeNetPlaces().model) else {
fatalError("can't load Places ML model")
}
}
}
我们上面的代码做了这些事：
首先，给用户显示一条消息，让他们知道正在发生什么事情。
GoogLeNetPlaces 的指定初始化方法会抛出一个 error，所以创建时必须用 try。
VNCoreMLModel 只是用于 Vision 请求的 Core ML 模型的容器。
标准的 Vision 工作流程是创建模型，创建一或多个请求，然后创建并运行请求处理程序。我们刚刚已经创建了模型，所以下一步是创建请求。
在 detectScene(image:) 的末尾添加如下几行：
// 创建一个带有 completion handler 的 Vision 请求
let request = VNCoreMLRequest(model: model) { [weak self] request, error in
guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation],
let topResult = results.first else {
fatalError("unexpected result type from VNCoreMLRequest")
}
// 在主线程上更新 UI
let article = (self?.vowels.contains(topResult.identifier.first!))! ? "an" : "a"
DispatchQueue.main.async { [weak self] in
self?.answerLabel.text = "\(Int(topResult.confidence * 100))% it's \(article) \(topResult.identifier)"
}
}
VNCoreMLRequest 是一个图像分析请求，它使用 Core ML 模型来完成工作。它的 completion handler 接收 request 和 error 对象。
检查 request.results 是否是 VNClassificationObservation 对象数组，当 Core ML 模型是分类器，而不是预测器或图像处理器时，Vision 框架就会返回这个。而 GoogLeNetPlaces 是一个分类器，因为它仅预测一个特征：图像的场景分类。
VNClassificationObservation 有两个属性：identifier - 一个 String，以及 confidence - 介于0和1之间的数字，这个数字是是分类正确的概率。使用对象检测模型时，你可能只会看到那些 confidence 大于某个阈值的对象，例如 30％ 的阈值。
然后取第一个结果，它会具有最高的 confidence 值，然后根据 identifier 的首字母把不定冠词设置为“a”或“an”。最后，dispatch 回到主线程来更新 label。你很快会明白分类工作为什么不在主线程，因为它会很慢。
现在，做第三步：创建并运行请求处理程序。
把下面几行添加到 detectScene(image:) 的末尾：
// 在主线程上运行 Core ML GoogLeNetPlaces 分类器
let handler = VNImageRequestHandler(ciImage: image)
DispatchQueue.global(qos: .userInteractive).async {
do {
try handler.perform([request])
} catch {
print(error)
}
}�
VNImageRequestHandler 是标准的 Vision 框架请求处理程序；不特定于 Core ML 模型。给它 image 作为 detectScene(image:) 的参数。然后调用它的 perform 方法来运行处理程序，传入请求数组。在这个例子里，我们只有一个请求。
perform 方法会抛出 error，所以用 try-catch 将其包住。
使用模型来分类场景
哇，刚刚写了好多代码！但现在只需要在两个地方调用 detectScene(image:) 就好了。
把下面几行添加到 viewDidLoad() 的末端和 imagePickerController(_:didFinishPickingMediaWithInfo:) 的末端：
guard let ciImage = CIImage(image: image) else {
fatalError("couldn't convert UIImage to CIImage")
}
detectScene(image: ciImage)
现在构建并运行。不需要多久就可以看见分类：
哈哈，是的，图片里有 skyscrapers（摩天大楼）。还有一列火车。
点击按钮，选择照片库里的第一张图片：一些树叶上太阳光斑的特写：
啊哈哈哈哈哈，眯起眼睛，也许可以想象尼莫或多莉正在里面游泳？但至少你知道应该用 “a” 还是 “an”。;]
看一眼苹果的 Core ML 示例 App
本教程的项目和 WWDC 2017 Session 506 Vision Framework: Building on Core ML 的示例项目很相似。Vision + ML Example App 使用 MNIST 分类器，可以识别手写数字——对邮政分类自动化非常有帮助。它还使用原生 Vision 框架方法 VNDetectRectanglesRequest，还包括 Core Image 的代码来矫正矩形检测的透视。
还可以从 Core ML 文档页面下载另一个示例项目。MarsHabitatPricePredictor 模型的输入只是数字，因此代码直接使用生成的 MarsHabitatPricer 方法和属性，而不是将模型包装在 Vision 模型中。每次都改一下参数，很容易看出模型只是一个线性回归：
137 * solarPanels + 653.50 * greenHouses + 5854 * acres
下一步？
可以从这里下载教程的完整项目。如果模型显示为缺失，将其替换为你下载的那个。
你现在已经有能力将现有的模型整合到你的 App 中。这里有一些资源可以更详细地介绍：
- 苹果的 Core ML Framework 文档
- WWDC 2017 Session 703 介绍 Core ML
- WWDC 2017 Session 710 Core ML in depth
2016 年的：
- WWDC 2016 Session 605 What’s New in Metal, Part 2: demos show how fast the app does the Inception model classification calculations, thanks to Metal.
- 苹果的 Basic Neural Network Subroutines 文档
想构建自己的模型？恐怕这超出了本教程的范围（以及我的专业知识）。但这些资源可能会帮你上手：
- RWDevCon 2017 Session 3 Machine Learning in iOS: Alexis Gallagher 做了一项绝对精彩的工作，指导你一系列流程，为神经网络收集训练数据（你微笑或皱眉的视频），训练，然后检查它是否有效。他的结论：“不需要是数学家或大公司也可以建立有效的模型。”
-
Quartz article on Apple’s AI research paper: Dave Gershgorn’s 有关 AI 的文章都很清晰和翔实。此文做了一项杰出的工作，总结了苹果的第一篇 AI 研究论文：研究人员使用基于
真实图像训练的神经网络来优化图像合成，从而有效地产生了大量高质量的新训练数据，而没有个人数据隐私问题。
最后，我从 Andreessen Horowitz 的 Frank Chen 那里真的学习了很多 AI 的简史：AI and Deep Learning a16z podcast。
希望本教程对你有所帮助。随意在下方加入讨论！
