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。
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11 月 14 日，Google 正式发布 TensorFlow Lite 开发者预览版，这是针对行动和嵌入式设备的轻量级解决方案。在介绍中，Google 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）。
而今天 Google 宣布与苹果达成合作——TensorFlow Lite 将支援 Core ML。在 TensorFlow Lite 为 Core ML 提供支援之后，iOS 开发者可以利用 Core ML 的优势上建构 TensorFlow 模型。
此外，得益于在 最初的声明中所描述 的 TensorFlow Lite 格式 (.tflite)，TensorFlow Lite 将继续支援包括 IOS 在内的跨平台部署。能支援 Core ML 则是通过将 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 可以实现极速性能，并轻易整合机器学习模型，能将众多机器学习模型类别集成到 app 中。它不但有 30 多种层来支援广泛的深度学习，而且还支援诸如树集成，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
要了解更多资讯可以查看如下页面：
TensorFlow Lite 档案页面：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
