谷歌 TensorFlow Lite 開放支持 Core ML 模型文件
來源：原創(chuàng) 時間：2018-01-27 瀏覽：0 次谷歌近期發(fā)布了一個新東西，運用TensorFlow Lite將移動設(shè)備AI模型運用于蘋果的Core ML. ml 模型文件格局中，便于在iOS設(shè)備上運用該模型。
依據(jù)谷歌研制人員所述，該轉(zhuǎn)換器是與蘋果協(xié)作的效果。TensorFlow Lite規(guī)劃出了分量更輕的機器學(xué)習(xí)模型，可以在移動設(shè)備上完成快速核算，一起還支撐研制者運用谷歌大熱的TensorFlow開源結(jié)構(gòu)進行構(gòu)建。
Core ML旨在供給一個優(yōu)化的履行環(huán)境，用于將人工智能效勞（如目標(biāo)辨認或自然語言處理）布置到iOS應(yīng)用程序。
像TensorFlow Lite相同，它應(yīng)該有助于處理移動設(shè)備上的機器學(xué)習(xí)核算關(guān)鍵問題：在模型給出智能成果之前，他們往往需求很多的核算，假如沒有強壯的效勞器，就會形成設(shè)備運轉(zhuǎn)緩慢，并在開機過程中耗費很多電能。
作為轉(zhuǎn)換器發(fā)布和Core ML東西更新的一部分，TensorFlow的功能現(xiàn)已列到開發(fā)者網(wǎng)站中。
Tensorflow Lite開發(fā)者預(yù)覽版的iOS和Android應(yīng)用程序制造商在上個月初次成功。特別是在移動設(shè)備上布置了AI，TensorFlow Lite還預(yù)備布置一些預(yù)制模型，如MobileNet和inception-v3，在核算機視覺和智能回復(fù)主張呼應(yīng)目標(biāo)辨認范疇中發(fā)揮作用。
谷歌還將支撐跨渠道的模型，經(jīng)過Tensorflow Lite和自定義程序.tflite文件格局在iOS和Android體系中運轉(zhuǎn)。
