TensorFlow Lite 拥抱 Core ML，突破移动机器学习藩篱

自 2017 年推出以来，TensorFlow Lite 一直致力于为开发者提供跨平台移动机器学习解决方案。随着今天宣布的与 Apple 合作，我们激动地宣布，TensorFlow Lite 将整合对 Core ML 的支持，为开发者带来无缝的跨平台开发体验。

Core ML 是 Apple 自己的机器学习框架，专门针对其设备进行了优化。它的高效性和易用性使其成为 iOS 和 macOS 开发者中最受欢迎的选择之一。通过集成 Core ML，TensorFlow Lite 旨在解锁更广泛的移动设备，让开发者能够利用 Core ML 的优势。

无缝集成：简化移动机器学习开发

TensorFlow Lite 和 Core ML 的结合为开发者提供了无与伦比的灵活性，让他们能够针对各种移动平台部署和转换机器学习模型。凭借对 Core ML 的支持，开发者现在可以使用 TensorFlow Lite 的训练和模型优化工具链，在 Core ML 支持的设备上部署模型。

这一集成简化了移动机器学习开发流程，让开发者能够专注于构建创新应用程序，而不必担心底层技术细节。通过利用 TensorFlow Lite 和 Core ML 的互补优势，开发者可以充分利用每个平台的优势，从而实现最佳性能和可访问性。

性能提升：释放设备潜力

TensorFlow Lite 和 Core ML 的联合力量显着提高了移动机器学习应用程序的性能。Core ML 专门针对 Apple 设备进行了优化，利用其神经引擎的强大功能。通过集成 Core ML，TensorFlow Lite 应用程序可以在这些设备上获得显着的速度和效率提升。

这对于需要实时处理大量数据的应用程序至关重要，例如图像识别、自然语言处理和计算机视觉。通过释放设备的全部潜力，开发者可以构建响应迅速且功能强大的移动应用程序，满足用户对出色用户体验的期望。

跨平台可访问性：扩大市场覆盖面

对 Core ML 的支持显著扩展了 TensorFlow Lite 应用程序的潜在市场覆盖面。Core ML 在 iOS 和 macOS 设备上广泛部署，使开发者能够轻松地将他们的应用程序扩展到这些平台。

这为开发者提供了接触更广泛用户群体的机会，并为其应用程序创造新的收入流。通过跨平台可用性，TensorFlow Lite 应用程序可以触及更多的用户，从而增加其影响力和商业成功的机会。

结语

TensorFlow Lite 对 Core ML 的支持标志着移动机器学习领域的重要里程碑。通过整合这两个强大的框架，TensorFlow Lite 为开发者提供了无与伦比的灵活性、性能和可访问性。

这一举措预示着移动机器学习的激动人心时代，开发者将能够构建更加创新和引人入胜的应用程序。随着 TensorFlow Lite 和 Core ML 继续发展，我们可以期待进一步的进步，从而推动移动机器学习行业不断向前。