训练CNN模型：

• 使用Python和TensorFlow/Keras训练一个简单的CNN模型。例如，可以创建一个包含卷积层、最大池化层、全连接层和分类层的模型。
• 编写代码：导入必要的库，定义模型结构，并训练模型。

将模型转换为Core ML格式：

• 使用Keras的save_weights函数导出模型的权重和偏置值。
• 将模型转换为Core ML支持的.neon文件格式，这样可以在iOS应用中轻松使用。

创建iOS项目：

• 在Xcode中创建一个新的iOS项目，选择Core ML作为项目的平台。
• 确保项目中包含必要的依赖项，如Core ML框架。

导入Core ML模型：

• 添加Core ML模型文件到项目中。
• 使用Core ML的API加载模型，确保模型能够在应用中运行。

实现图像分类功能：

• 从应用中获取输入图像，调整其尺寸和格式以符合模型要求。
• 使用Core ML模型对图像进行预测，获取分类结果。
• 将预测结果与应用的UI集成，提供用户友好的反馈。

优化模型性能：

• 确保模型在移动设备上的运行效率，优化计算流程减少延迟。
• 处理输入图像的数量和大小，确保模型在不同设备上都能高效运行。