谷歌与苹果达成合作：TensorFlow Lite将支持Core ML

11月14日，谷歌正式发布TensorFlow Lite开发者预览版，这是针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案。在介绍中，谷歌表示，TensorFlow Lite是一种全新的设计，具有三个重要功能——轻量级（Lightweight）、跨平台（Cross-platform）、快速（Fast）。

而在今天，谷歌宣布与苹果达成合作——TensorFlow Lite将支持Core ML。在 TensorFlow Lite 为 Core ML 提供支持之后，iOS 开发者可以利用Core ML的优势部署 TensorFlow 模型。

此外，得益于在最初的声明（https://developers.googleblog.com/2017/11/announcing-tensorflow-lite.html）中所描述的 TensorFlow Lite 格式 (.tflite)，TensorFlow Lite 将继续支持包括 IOS 在内的跨平台部署。

对 Core ML 的支持是通过将 TensorFlow 模型转换为 Core ML 模型格式 (.mlmodel) 的工具来实现的。

关于Core ML

Core ML 是一个基础机器学习框架，能用于众多 Apple 的产品，包括 Siri、相机和 QuickType。据官方介绍，Core ML 带来了极速的性能和机器学习模型的轻松整合，能将众多机器学习模型类别集成到 app 中。它不但有 30 多种层来支持广泛的深度学习，而且还支持诸如树集成，SVM 和广义线性模型等标准模型。

Core ML 转化器的安装

环境如下：

• tensorflow >= 1.1.0

• coremltools >= 0.6

• numpy >= 1.6.2

• protobuf >= 3.1.0

• six==1.10.0

从 Pypi 包安装：

pip install -U tfcoreml

从源码安装

python setup.py bdist_wheel

要了解更多信息可以查看如下页面：

TensorFlow Lite 文档页面： http://tensorflow.org/mobile/tflite

Core ML 转化器页面： https://github.com/tf-coreml/tf-coreml

pypi pip 安装包地址： https://pypi.python.org/pypi/tfcoreml/0.1.0