责任编辑：editor004 作者：覃云 | 2017-12-08 11:18:10 本文摘自：INFOQ
在与苹果合作之后，昨日，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，此外，TensorFlow Lite还将继续支持包括iOS在内的跨平台格式（.tflite）。
早前，谷歌在今年的5 月的 Google I/O 大会上，就对外公布了 TensorFlow Lite，随后在11月14日，Google发布了机器学习框架TensorFlow Lite移动设备开发者预览版。并表示TensorFlow Lite 已经支持了不少针对移动端训练和优化好的模型，包括视觉模型、图片识别模型和设备对话模型等，并且在Android和iOS上都能运行，还能够显著提高移动设备的加载时间等。
此次TensorFlow Lite是通过采用TensorFlow模型和将其转换为Core ML模型格式（.mlmodel)的工具来支持Core ML的，更多的具体信息可通过以下链接获取：
关键字：TensorFlow谷歌
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责任编辑：editor004 作者：覃云 | 2017-12-08 11:18:10 本文摘自：INFOQ
在与苹果合作之后，昨日，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，此外，TensorFlow Lite还将继续支持包括iOS在内的跨平台格式（.tflite）。
早前，谷歌在今年的5 月的 Google I/O 大会上，就对外公布了 TensorFlow Lite，随后在11月14日，Google发布了机器学习框架TensorFlow Lite移动设备开发者预览版。并表示TensorFlow Lite 已经支持了不少针对移动端训练和优化好的模型，包括视觉模型、图片识别模型和设备对话模型等，并且在Android和iOS上都能运行，还能够显著提高移动设备的加载时间等。
此次TensorFlow Lite是通过采用TensorFlow模型和将其转换为Core ML模型格式（.mlmodel)的工具来支持Core ML的，更多的具体信息可通过以下链接获取：
关键字：TensorFlow谷歌
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