在ios平台上使用tensorflow需要哪些配置？

什么是TensorFlow？

TensorFlow 是一个用于构建计算图（computational graph）以便进行机器学习的软件库。

许多其它的工具工作在更高的抽象层次上。以 Caffe 为例，你可以通过连接不同类型的「层（layer）」来设计神经网络。这和 iOS 中 BNNS 以及 MPSCNN 的功能类似。在 TenseFlow 中，你也可以使用这样的层来工作，不过你还可以做得更深入，一直到构成你算法的单个计算。

你可以将 TensorFlow 视为一个实现新机器学习算法的工具包，而其它的深度学习工具则是为了使用其他人实现的那些算法。

这并不意味着你总是要从头开始构建一切。TensorFlow 附带有可复用的构建块的集合，而且还有其他库（如 Keras）也在 TensorFlow 上提供了方便的模块。

所以精通数学不是使用 TensorFlow 的一个要求，但如果你想成为顶尖专家，还是应该掌握。

其实在TensorFlow领域有一个非常棒的库推荐给你：

TensorFlow Lite

下面我们简单的介绍下这个库的使用集成方法：

在 iOS 上构建 TensorFlow Lite

本文档描述了如何构建 TensorFlow Lite iOS 库。如果仅需使用，可以直接使用 TensorFlow Lite CocoaPod 版本。参阅 TensorFlow Lite iOS Demo 获取示例。

TensorFlow Lite 的通用 iOS 库需要在 MacOS 机器上，通过 Xcode 的命令行工具来构建。 如果你还没有配置好环境，可以通过 来安装 Xcode 8(或更高版本) 和工具:

如果这是第一次安装，你需要先运行一次 XCode 并同意它的许可。

(你也需要安装好 Homebrew)

下面安装 automake/libtool:

如果你遇到了 automake 和 libtool 已经安装但未正确链接的错误，首先输入以下命令:

然后使用下面的命令来使链接生效:

接着你需用通过 shell 脚本来下载所需的依赖:

这会从网上获取库和数据的拷贝，并安装在目录

所有的依赖都已经创建完毕，你现在可以在 iOS 上为五个支持的体系架构构建库:

它使用 中的 makefile 来构建不同版本的库，然后调用 将它们捆绑到包含 armv7, armv7s, arm64, i386, 和 x86_64 架构的通用文件中。生成的库在:

如果你在运行 时，遇到了如 的错误: 打开 Xcode > Preferences > Locations，确保在"Command Line Tools"下拉菜单中有一个选中值。

你需要更新一些你的应用设置来链接 TensorFlow Lite。你可以在示例项目 查看这些设置， 但下面提供了一个完整的纲要:

• 你需要将库 加入你的链接构建阶段，并且在 Search Paths 的 Library Search Paths 设置中添加

• Header Search 路径需要包含:

  • tensorflow 的根目录,

• 设置 为 (或 ), 同时设置 为 来启用 C++11 支持 (或更高版本)