我想将具有以下结构的Tensorflow模型转换为.mlmodel文件，以便在iOS应用程序中使用：

cub_image_experiment/   logdir/       val_summaries/       test_summaries/       finetune/          val_summaries/   cmds.txt   config_train.yaml   config_test.yaml

我正在按照这个教程进行：https://github.com/visipedia/tf_classification/wiki/CUB-200-Image-Classification然而，我对项目的结构感到困惑。哪些文件是重要的？我如何将所有独立的配置文件和其他一切转换成一个单一的.mlmodel文件，以便在我的应用程序中使用？

我在网上查看了，但找到的都是如何将.caffemodel转换为.mlmodel或.pb文件转换为.mlmodel的说明。这些都是单个文件，但我的项目中有多个文件。我找到了一篇教程，讲的是如何将tf模型转换为单一的.pb文件，然而那个模型的结构不同，且不包含任何yaml文件。我的项目目前不专注于创建模型，而是仅仅将模型集成到iOS应用程序中。我发现这个模型对于一个应用程序想法很有趣，想知道它是否可以被集成。如果有任何可能帮助我解决此类问题的教程，请告诉我。

回答：

这些东西都不会被Core ML模型使用。yaml文件等仅用于训练TF模型。

您只需提供一个冻结图（一个.pb文件），然后使用tfcoreml将其转换为.mlmodel文件。

看起来您的项目没有冻结图，而是有检查点。有一个TF工具可以用来将检查点转换为冻结图，请参见https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/tools/freeze_graph.py