谷歌TensorFlow Lite支持Core ML

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：

TensorFlow Lite 文档：

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

Core ML 转化器：

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

pypi pip 安装包：

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

总结

以上是生活随笔为你收集整理的谷歌TensorFlow Lite支持Core ML的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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