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谷歌正式發(fā)布TensorFlow Lite，可實時運行移動端人工智能應用

2017-11-22 01:04

今年5月份，在GoogleI／O開發(fā)者大會上，Google宣布了一個專門針對移動設備優(yōu)化系統(tǒng)的TensorFlow新版本。今天凌晨，谷歌正式發(fā)布了TensorFlowLite。

這款被稱為TensorFlowLite的軟件庫，是可在移動設備上運行的深度學習工具，它允許開發(fā)人員在用戶的移動設備上實時地運行人工智能應用。

谷歌正式發(fā)布TensorFlow Lite，可實時運行移動端人工智能應用

該軟件庫在設計上追求高速度和小儲存，支持iOS和Android系統(tǒng)。如果開發(fā)者使用其他系統(tǒng)，也可以經(jīng)過一系列復雜而冗長的編譯流程，將TensorFlow編譯成移動操作系統(tǒng)所支持的軟件庫，這樣并不會改變TensorFlow的功能。

TensorFlowLite還提供了有限的預訓練人工智能模型，包括MobileNet和InceptionV3物體識別計算機模型，以及SmartReplay自然語言處理模型。開發(fā)者用自己的數(shù)據(jù)集做的定制模型也可以部署在上面。TensorFlowLite使用Android神經(jīng)網(wǎng)絡應用程序界面（API），可以在沒有加速硬件時直接調(diào)用CPU來處理，確保其可以兼容不同設備。

TensorFlow已經(jīng)被植入到多個Google應用中，包括Gmail、GooglePlayRecommendation、Search、Translate、Map等。在醫(yī)療方面，TensorFlow還被科學家用來觀測視網(wǎng)膜來預防糖尿病致盲癥；斯坦福大醫(yī)學研究人員使用TensorFlow來預測皮膚癌。該軟件庫在音樂、繪畫、海洋生物檢測系統(tǒng)等領域都有應用。

通過該軟件庫的發(fā)布，Google希望能將一些開發(fā)者的處理操作轉(zhuǎn)移到用戶的移動設備。這樣不僅可以節(jié)省時間，還可以降低上傳數(shù)據(jù)量。此外，它可確保用戶的數(shù)據(jù)的私有性，不再依賴于網(wǎng)絡連接。

自從TensorFlowLite今年5月正式公布以來，已經(jīng)出現(xiàn)了多個安裝在移動設備上具有類似功能的學習軟件庫，包括蘋果的CoreML、Clarifai人工智能云端訓練服務，以及華為Mate10使用的麒麟970人工智能處理器。