今年的 Google 开发者大会，我是第二天才去参加的。

准确地说，是第二天中午赶过去蹭了一顿饭。今年的饭，比去年差了很多，去年好歹是自助餐。今年只有盒饭、一瓶水、一根香蕉、一袋薯片。

第二天下午的主题基本都是 AI、AR。

在主会场，先是连着三个议题全是关于 TensorFlow Lite，由此可以看出 TensorFlow Lite 的重要性。

稍后的两个议题也都在强调移动端使用 Machine Learning 的优点。所以，做移动端开发的小伙伴，也不要担心失业，在未来移动端仍然大有可为。不光是 AI，还可以在移动端结合 AR。当然，这些对于从事移动端的小伙伴会有一些要求，只有跟进技术的发展才不至于被淘汰。

接下来，让我们看看 TensorFlow Lite 的优点：

TensorFlow 训练好的模型可以转换成 TensorFlow Lite 的格式给不同的终端使用，也可以把训练好的模型转换成 iOS Core ML 格式，这对于 iOS 的开发者非常有吸引力。

TensorFlow Lite 能够支持多种硬件加速器。

TensorFlow Lite 也足够的小，对于 App 的使用者基本可以忽略。

我们可以尝试一些已经训练好的模型，也可以重新训练已有的模型，或者自定义模型。

对于现有模型的加载并转换成 TensorFlow Lite 的格式是非常简单的，几行代码即可。

对 TensorFlow Lite 未来的展望。

接下来是闲鱼分享 TensorFlow Lite 在移动端的实践，非常的干货！

以及网易有道分享了 TensorFlow Lite 在移动端的实践

后面几场的议题，都是关于 TensorFlow 在工程上的使用以及它未来的发展。虽然，只参加了半天，对我带来的冲击力是非常大的。虽然 TensorFlow Lite 才出了一年的时间，很多大厂都在不断更进。TensorFlow Lite 的几个议题对于我也带来了很多新的思考。

通过这次大会，未来我会更多地关注 TensorFlow 和 TensorFlow Lite。