谷歌正式发布TensorFlow Lite，可实时运行移动端人工智能应用

    今年5月份，在GoogleI／O开发者大会上，Google宣布了一个专门针对移动设备优化系统的TensorFlow新版本。今天凌晨，谷歌正式发布了TensorFlowLite。
    这款被称为TensorFlowLite的软件库，是可在移动设备上运行的深度学习工具，它允许开发人员在用户的移动设备上实时地运行人工智能应用。
    
    该软件库在设计上追求高速度和小储存，支持iOS和Android系统。如果开发者使用其他系统，也可以经过一系列复杂而冗长的编译流程，将TensorFlow编译成移动操作系统所支持的软件库，这样并不会改变TensorFlow的功能。
    TensorFlowLite还提供了有限的预训练人工智能模型，包括MobileNet和InceptionV3物体识别计算机模型，以及SmartReplay自然语言处理模型。开发者用自己的数据集做的定制模型也可以部署在上面。TensorFlowLite使用Android神经网络应用程序界面（API），可以在没有加速硬件时直接调用CPU来处理，确保其可以兼容不同设备。
    TensorFlow已经被植入到多个Google应用中，包括Gmail、GooglePlayRecommendation、Search、Translate、Map等。在医疗方面，TensorFlow还被科学家用来观测视网膜来预防糖尿病致盲症；斯坦福大医学研究人员使用TensorFlow来预测皮肤癌。该软件库在音乐、绘画、海洋生物检测系统等领域都有应用。
    通过该软件库的发布，Google希望能将一些开发者的处理操作转移到用户的移动设备。这样不仅可以节省时间，还可以降低上传数据量。此外，它可确保用户的数据的私有性，不再依赖于网络连接。
    自从TensorFlowLite今年5月正式公布以来，已经出现了多个安装在移动设备上具有类似功能的学习软件库，包括苹果的CoreML、Clarifai人工智能云端训练服务，以及华为Mate10使用的麒麟970人工智能处理器。