換為Core ML模型。可以使用以下命令將模型轉換為Core ML模型：
“`
coremltools.converters.tensorflow.convert(‘model.pb’,
input_names=[‘input’],
output_names=[‘output’],
output_feature_names=[‘output:0’],
input_shapes={‘input’: [1, 28, 28, 1]},
image_input_names=[‘input’])
“`
在這個命令中，需要指定輸入和輸出的名稱和形狀。在這個例子中，輸入是一個28×28的灰度圖像，輸出是一個類別的概率分布。
4. 集成Core ML模型
在Xcode項目中，需要將Core ML模型文件添加到應用程序中。可以將Core ML模型文蘋果市場上架件直接拖放到Xcode項目中。在添加文件時，需要選擇“Copy items if needed”選項。
然后，需要在應用程序中加載Core ML模型。可以使用以下代碼加載模型：
“`
import CoreML
model = CoreML.MLModel(‘model.mlmodel’)
“`
在這個代碼中，需要指定Core ML模型文件的名稱。在加載模型后，可以使用以下代碼來進行推理：
“`
import UIKit
# get the input image
image = UIImage(named: ‘input.jpg’)
# create the input for the model
input = CoreML.ImageType(
pixels: image?.resize(to: CGSize(width: 28, height: 28)).pixelData() ?? [],
size: CGSize(width: 28, height: 28),
pixelFormatType: kCVPixelFormatType_OneComponent8)
# perform the inference
output = try? model.prediction(input: input)
“`
在這個代碼中，需要將輸入圖像轉換為Core ML模型的輸入格式，并將其作為輸入傳遞給模型。在推理完成后，可以使用輸出來進行后續操作。
5. 上架應用程序
在完成應用程序的開發后，需要將其上架到蘋果商城中。首先，需要在蘋果開發者中心中創建一個應用程序ID，并為其生成一個證書。然后，需要在Xcode中將應用程序打包為.ipa文件，并將其上傳到蘋果商城中。
在上傳應用程序時，需要提供一些元數據，例如應用程序的名稱、描述和圖標等。在上傳完成后，蘋果商城會審核應用程序，并決定是否將其上架。
總結
本文介紹了如何使用TensorFlow將應用程序上架到蘋果商城中。首先，需要創建一個Xcode項目，并將TensorFlow框架集成到應用程序中。然后，需要使用TensorFlow訓練一個模型，并將其轉換為Core ML模型。最后，需要將Core ML模型集成到應用程序中，并將應用程序上架到蘋果商城中。
