TensorFlow Lite：为移动而生

在前不久结束的Google IO开发者大会上，Google 的工程副总 Dave Burke 宣布了一个专门针对移动设备而优化的 Tensorflow 新版本。

这一新的软件库称为 Tensorflow Lite，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。据 Burke 介绍，该库在设计上力求更快和更小的同时，依然支持最先进的技术。它将作为开源 Tensorflow 计划的一部分于今年稍后发布。

当前大多数人工智能处理运行在软件即服务（SaaS）提供商的服务器端。通过该软件库的发布，Google 希望能将一些处理转移到用户的移动设备。这不仅可以节省处理能力，而且降低了数据量。此外，它可确保用户的数据的私有性，可不再依赖于因特网连接。

之前在社区已经有人做出了将 TensorFlow 在移动设备上运行的努力，在其官方 Github 上也专门对 Android 和 iOS 提供了有限的支持，经过一系列复杂而冗长的编译流程，你可以将 TensorFlow 编译成移动操作系统所支持的库，不过，完整的 TensorFlow 库将会使 App 大小增大 20M 以上，因此在移动平台使用 TensorFlow 还需要经过裁剪，去掉不需要的模型和插件。

在过去 TensorFlow 获得的应用包括：

• TensorFlow 被应用在 Google 很多的应用包括：Gmail, Google Play Recommendation, Search, Translate, Map 等等；

• 在医疗方面，TensorFlow 被科学家用来搭建根据视网膜来预防糖尿病致盲（Stanford 的 PHD 使用 TensorFlow 来预测皮肤癌，相关工作上了 Nature 封面）；

• 通过在音乐、绘画这块的领域使用 TensorFlow 构建深度学习模型来帮助人类更好地理解艺术；

• 使用 TensorFlow 框架和高科技设备，构建自动化的海洋生物检测系统，用来帮助科学家了解海洋生物的情况；

• TensorFlow 在移动客户端发力，有多款在移动设备上使用 TensorFlow 做翻译、风格化等工作；