移动设备上的 TensorFlow（Android、iOS、Windows Phone）
TensorFlow on Mobile Devices (Android, iOS, Windows Phone)
我目前正在寻找不同的深度学习框架，专门用于训练和部署卷积神经网络。要求是，它可以在带有 GPU 的普通 PC 上进行训练，但是训练后的模型必须部署在三个主要的移动操作系统上，即 Android、iOS 和 Windows Phone.
TensorFlow 引起了我的注意，因为它的简单性和出色的 python 界面。有 Android (https://jalammar.github.io/Supercharging-android-apps-using-tensorflow/) 的示例应用程序，但我不确定它是否也可以部署在 iOS 和 Windows Phone 上？如果没有，您能否推荐一个满足这些要求的替代框架？理想情况下使用简单的脚本界面来快速制作原型？
非常感谢您的回答！
编辑： 目前我正在测试 Microsoft's CNTK。基于 Windows 和 Linux 从源代码构建完美，它可以以 "Lego blocks" 的方式扩展，专有的 NDL（网络描述语言）非常容易阅读和学习，并提供有足够的自由来构建许多不同的神经网络架构。执行引擎只是框架的一小部分，它可以读取NDL定义的NN模型，以及训练好的参数。我会保持 post 更新，关于 ARM 处理器的移植过程如何进行。
TensorFlow 目前不支持 iOS 或 Windows。以下是跟踪它们的未解决 github 问题：
我目前正在寻找不同的深度学习框架，专门用于训练和部署卷积神经网络。要求是，它可以在带有 GPU 的普通 PC 上进行训练，但是训练后的模型必须部署在三个主要的移动操作系统上，即 Android、iOS 和 Windows Phone.
TensorFlow 引起了我的注意，因为它的简单性和出色的 python 界面。有 Android (https://jalammar.github.io/Supercharging-android-apps-using-tensorflow/) 的示例应用程序，但我不确定它是否也可以部署在 iOS 和 Windows Phone 上？如果没有，您能否推荐一个满足这些要求的替代框架？理想情况下使用简单的脚本界面来快速制作原型？
非常感谢您的回答！
编辑： 目前我正在测试 Microsoft's CNTK。基于 Windows 和 Linux 从源代码构建完美，它可以以 "Lego blocks" 的方式扩展，专有的 NDL（网络描述语言）非常容易阅读和学习，并提供有足够的自由来构建许多不同的神经网络架构。执行引擎只是框架的一小部分，它可以读取NDL定义的NN模型，以及训练好的参数。我会保持 post 更新，关于 ARM 处理器的移植过程如何进行。
TensorFlow 目前不支持 iOS 或 Windows。以下是跟踪它们的未解决 github 问题：