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雷鋒網 AI 科技評論按，11 月 14 日，谷歌正式發布 TensorFlow Lite 開發者預覽版，這是針對移動和嵌入式設備的輕量級解決方案。在介紹中，谷歌表示，TensorFlow Lite 是一種全新的設計，具有三個重要功能——輕量級（Lightweight）、跨平臺（Cross-platform）、快速（Fast）。關于 TensorFlow Lite 的詳細介紹，可以參見雷鋒網 AI科技評論之前報導： Google 正式發布 TensorFlow Lite 預覽版，針對移動/嵌入設備的輕量級解決方案
而在今天，谷歌宣布與蘋果達成合作——TensorFlow Lite 將支持 Core ML。在 TensorFlow Lite 為 Core ML 提供支持之后，iOS 開發者可以利用 Core ML 的優勢部署 TensorFlow 模型。
此外，得益于在最初的聲明（https://developers.googleblog.com/2017/11/announcing-tensorflow-lite.html）中所描述的 TensorFlow Lite 格式 (.tflite)，TensorFlow Lite 將繼續支持包括 IOS 在內的跨平臺部署。
對 Core ML 的支持是通過將 TensorFlow 模型轉換為 Core ML 模型格式 (.mlmodel) 的工具來實現的。
關于 Core ML
Core ML 是一個基礎機器學習框架，能用于眾多 Apple 的產品，包括 Siri、相機和 QuickType。據官方介紹，Core ML 帶來了極速的性能和機器學習模型的輕松整合，能將眾多機器學習模型類別集成到 app 中。它不但有 30 多種層來支持廣泛的深度學習，而且還支持諸如樹集成，SVM 和廣義線性模型等標準模型。
Core ML 轉化器的安裝
環境如下：
tensorflow >= 1.1.0
coremltools >= 0.6
numpy >= 1.6.2
protobuf >= 3.1.0
six==1.10.0
從 Pypi 包安裝：
pip install -U tfcoreml
從源碼安裝
python setup.py bdist_wheel
要了解更多信息可以查看如下頁面：
TensorFlow Lite 文檔頁面：http://tensorflow.org/mobile/tflite
Core ML 轉化器頁面：https://github.com/tf-coreml/tf-coreml
pypi pip 安裝包地址：https://pypi.python.org/pypi/tfcoreml/0.1.0
后續將迎來更多更新，雷鋒網 AI 科技評論也會第一時間關注。
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