一场谷歌与苹果的合作：TensorFlow Lite开始支持Core ML

李杉 编译自 Venturebeat
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

谷歌今天发布一款工具，可以把使用TensorFLow Lite工具为移动设备制作的人工智能模型，转化成苹果的Core ML .mlmodel文件格式，以便在iOS设备上使用。谷歌在一篇博文中表示，这种转换器是与苹果联合开发的。TensorFlow Lite是为了生成轻量级机器学习模型，以便在移动设备上快速运行，开发者仍然可以使用谷歌的TensorFlow开源框架进行开发。

Core ML则是为了提供一个优化的执行环境，方便在iOS应用中部署物体识别或自然语言处理等人工智能服务。

与TensorFlow Lite类似，它也是为了解决机器学习在移动设备上遇到的一个关键问题：虽然模型可以生成智能结果，但往往需要大量的计算能力，而那些没有强大服务器支持的设备只能缓慢运行，而且会消耗宝贵的电池。

除了推出这个转换器，并更新了Core ML Tools外，TensorFlow现在还出现在Core ML开发者网页上。

同样作为Core ML更新的一部分：开发者现在可以为iOS 11.2或更高版本的系统上运行的模型开发定制层，而神经网络现在也可以支持16比特浮点，从而大幅降低人工智能模型的规模。

TensorFlow Lite针对iOS和Andorid推出的开发者预览版上周首次推出。TensorFLow Lite主要是为了在移动设备上部署人工智能，可以部署一些预制模型，例如MobileNte和Inception-v3物体识别服务，以及Smart Replay建议回复服务。

Core ML和TensorFlow Lite今年春天分别在谷歌和苹果的开发者大会上发布。

谷歌仍将支持跨平台模型的创建，可以通过TensorFLow Lite及其定制的.tflite文件格式在iOS和Android平台上运行。

最后，附代码地址：

https://github.com/tf-coreml/tf-coreml

pypi pip安装包：

https://pypi.python.org/pypi/tfcoreml/0.1.0

— 完 —

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