在 WWDC 大会上，苹果发布了 Core ML 2：iOS 设备的新版机器学习 SDK。
Core ML 的第一个版本于 2017 年 6 月发布，而新版本 Core ML 2 将带来 30％的推理速度提升。他们使用两项分别称为“批量预测”和“量化”的技术来实现这一点。批量预测是指同时预测多个输入（例如，同时对四个图像进行预测，而不是逐个预测这些图像）。量化是指在推理期间比在训练期间用较少的位表示权重和激活。在训练期间，可以使用用于加权和激活的浮点数，但在非 GPU 设备上进行推理时，它们会减慢计算速度。通过使用 8 位或 16 位来表示权重或激活，仍然可以获得相应的结果，但速度比以前快了，而且体积减少了 75％。
Core ML SDK 的一个重要新功能是 Create ML 。开发者可以在 Mac 上使用 Swift 创建和训练自定义机器学习模型。然后他们可以用 Core ML 将模型整合到应用程序中
在演讲中，苹果还示例了 Memrise 公司（人们学习新语言的网站）如何使用他们的Core ML 工具。以前，他们的开发人员需要24 小时才能使用20,000 张图像来训练模型。而在使用Create ML 和Core ML 2 之后，在MacBook Pro 上将时间缩短至48 分钟，在iMac Pro 上则缩短至18 分钟。另外，他们的模型尺寸从90MB 减少到3MB。
Keras 和 scikit learn 用户可以直接将他们的模型导入到 Core ML 中。Core ML 的一个缺点是不能导入 TensorFlow 模型。不过， Google 发布了一个公共工具，可以将它们转换为可以导入的格式。
读者可以在 Apple 的机器学习网站上了解有关 Core ML 2 的更多信息，还可以在机器学习期刊中找到有关机器学习如何集成到Apple 产品中的其他信息。
查看英文原文： Apple Has Released Core ML 2
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