谷歌宣布TensorFlow Lite支持Core ML

译者｜Debra

编辑｜Emily

AI 前线导读：12 月 15 日，谷歌 TensorFlow 团队宣布，TensorFlow Lite 正式支持 Core ML。今后，iOS 开发人员将可以利用 Core ML 的优势来部署 TensorFlow 模型。根据谷歌开发人员的博客文章，通过谷歌与苹果公司合作完成的格式转换工具，开发者可以将 TensorFlow 生成的 AI 模型，转换为苹果公司的 Core ML .mlmodel 文件格式，以便在 iOS 设备上使用。

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11 月 14 日，谷歌就发布了机器学习框架 TensorFlow Lite 移动设备开发者预览版。谷歌表示，TensorFlow Lite 可用于生成轻量级的机器学习模型，并且能够在移动设备上快速运行，同时开发人员可以使用 Google 的 TensorFlow 开源框架进行模型开发，开发时可以应用一些预制模型，如用于计算机视觉的对象识别以及智能回复的 MobileNet 和 Inception-v3。

而 Core ML 旨在为 iOS 应用程序部署 AI 服务（如对象识别或自然语言处理）提供更优的执行环境。和 TensorFlow Lite 一样，它可以解决移动设备上机器学习计算的关键问题之一：虽然模型能够生成智能结果，但是它们通常需要大量的计算能力，才能在设备上缓慢运行，开机时消耗大量电量。

目前 Core ML 转换工具已经在 TensorFlow 开发者主页上线。TensorFlow Lite 还将继续支持包括 iOS 在内的跨平台格式（.tflite）。

另外，开发人员现在还可以为运行 iOS 11.2 或更高版本的设备创建自定义图层，并且可以使用 16 位浮点支持神经网络，这一计算方法可以大大减少 AI 模型的规模。

今年春季，Google 和 Apple 分别在各自的开发者大会上发布了 Core ML 和 TensorFlow Lite，如今两大巨头正式达成合作，后续是否还会有更多动作，AI 前线将第一时间关注。

更多的具体信息可通过以下链接获取：

TensorFlow Lite 文档：

https://www.tensorflow.org/mobile/tflite/

Core ML 转换器：

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

pypi pip 安装包：

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