怎么把我训练好的pth模型转换成coreML模型

要将PyTorch模型转换为CoreML模型，需要遵循以下步骤：

1. 安装mltools和PyTorch：

pip install coremltools
pip install torch

2. 转换模型：

 coremltools as ct
 torch

# 加载练好的PyTorch模型
model = torch.load('model.pth')

# 定义输入和输出的名称和形状
input_shape = (1, 3, 224, 224)
output_shape = (1, 1000)
input_name = 'image'
output_name = 'output'

# 将PyTorch模型转换为CoreML模型
mlmodel = ct.convert(
    model=model,
    inputs=[ct.ImageType(name=input_name, shape=input_shape)],
    outputs=[ct.TensorType(name=output_name, shape=output_shape)]
)

# 保存CoreML模型
mlmodel.save('model.mlmodel')

在上面的代码中，我们首先加载训练好的PyTorch模型，然后定义输入和输出的名称和形状。接着，我们使用`coremltools`库的`convert`函数将PyTorch模型转换为CoreML模型。最后，我们将生成的CoreML模型保存到磁盘上。

注意：转换模型时需要确保输入和输出的名称和形状正确无误，否则可能会导致转换失败。