Google MediaPipeの'.tflite'を変換した'.mlmodel'を使おうとしています。

しかし、multiArrayの型を変更すると、CoreMLのコンパイルエラーが発生し、解決することができません。

mlmodelの入力タイプは以下のように変更することができました。

```

    # convert_inputType.py :convert multiArray to image type
    import coremltools as ct
    from coremltools.proto import FeatureTypes_pb2 as ft
    
    spec = ct.utils.load_spec('model_coreml_float32.mlmodel') # miltiArray type
    builder = ct.models.neural_network.NeuralNetworkBuilder(spec=spec)
    
    # check input/output features
    print('--- Before change:')
    builder.inspect_input_features()
    builder.inspect_output_features()
    
    # change the input so the model can accept 256x256 RGB images
    input = spec.description.input[0]
    # del input.type.multiArrayType.shape[0]
    input.type.imageType.colorSpace = ft.ImageFeatureType.RGB
    input.type.imageType.width = 256
    input.type.imageType.height = 256
    
    # converted input/output features
    print('--- After change:')
    builder.inspect_input_features()
    builder.inspect_output_features()
    
    # save inputType-converted model
    ct.utils.save_spec(spec, 'selfie_segmentation.mlmodel') # changed type
    
```

```

    --- Before change:
    
    [Id: 0] Name: input_1
              Type: multiArrayType {
      shape: 1
      shape: 256
      shape: 256
      shape: 3
      dataType: FLOAT32
    }
    
    [Id: 0] Name: activation_10
              Type: multiArrayType {
      dataType: FLOAT32
    }
    
    --- After change:
    
    [Id: 0] Name: input_1
              Type: imageType {
      width: 256
      height: 256
      colorSpace: RGB
    }
    
    [Id: 0] Name: activation_10
              Type: multiArrayType {
      dataType: FLOAT32
    }
    
```

  * 'model_coreml_float32.mlmodel' :MediaPipe TFlite から変換済みのmlmodel [入手先：PINTO_model_zoo](https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/tree/main/109_Selfie_Segmentation)
  * 'selfie_segmentation.mlmodel' :imageタイプに変更したmlmode, 保存

タイプ変更したmlmodelをXcodeのPeojectに読み込むと、以下のエラーが発生します。

```

    Espresso exception: "Invalid blob shape": generic_elementwise_kernel: cannot broadcast:
    ----------------------------------------
    SchemeBuildError: Failed to build the scheme "testSelfieSegmentation"
    
    compiler error:  Espresso exception: "Invalid blob shape": generic_elementwise_kernel: cannot broadcast:
    
    Compile CoreML model selfie_segmentation.mlmodel:
    coremlc: error: compiler error:  Espresso exception: "Invalid blob shape": generic_elementwise_kernel: cannot broadcast:
     (1, 16, 8, 128)
     (1, 16, 2, 128)
    
```

モデルの構成を [Newtron](https://github.com/lutzroeder/netron)で確認しましたが,
エラーメッセージにある(1,16,8,128)、(1,16,2,128)などのレイヤーは見当たりません。

変更コードに間違いがあるのか、事前にmultiArrayタイプのmlmodelを修正する必要があるのか、もしかすると（1,256,256,3）のshapeは（3,256,256）でなければダメなのか、しかし
どう変更したらいいのかわかりません。

何か手がかりになる情報があれば教えてください。
CC BY-SA 4.0
2022-11-04T02:11:49.763
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2022-11-04T02:11:49.763
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CoreMLのコンパイルエラー：coremltoolsでmultiArrayタイプの変更後に発生