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谷歌在中國設立AI中心的消息余熱還在，蘋果開源的機器學習項目Turi Create今天就進入了Github熱度榜中，最近一次提交恰恰發生在昨天。該項目旨在讓普通開發者玩得轉機器學習，可以將一些基本機器學習能力加入到應用程序開發中，目前在Github上的Star數已經達到了3983個。(文末附開源地址)

Turi Create

Turi Create簡化了定制機器學習模型的開發，無需成為機器學習專家，即可將一些機器學習能力，比如對象檢測，圖像分類，圖像相似性或動作分類等添加到應用程序中。

·易于使用：專注于任務而不是算法。

·可視化：內置的流媒體可視化功能可以將數據轉換成易于比較和瀏覽的圖標樣式。

·靈活：支持文本，圖像，音頻，視頻和傳感器數據。

·快速和可擴展性：在單臺機器上處理大型數據集。

·準備部署：將模型導出到Core ML，以用于iOS，macOS，watchOS和tvOS應用程序

示例：帶有幾行代碼的圖像分類器

如果希望應用程序識別圖像中的特定對象，則可以使用幾行代碼構建自己的模型：

在iOS應用程序中使用最終模型非常簡單：

使用Turi Create，你可以解決以下方面遇到的一些問題：

·推薦系統

·圖像分類

·圖像相似性

·對象檢測

·動作分類器

·文本分類器

也可以使用基本的機器學習模型，將其組織到基于算法的工具箱中：

·Classifiers

·Regression

·Graph analytics

·Clustering

·Nearest Neighbors

·Topic models

支持的平臺

Turi Create支持：

·macOS 10.12+

·Linux(使用glibc 2.12+)

·Windows10(通過WSL)

系統要求

·Python 2.7(即將推出Python 3.5+支持)

·x86_64架構

安裝

建議使用virtualenv來安裝或建立Turi Create，請務必使用系統pip安裝virtualenv：

pip install virtualenv

安裝Turi Create的方法遵循標準的python包安裝步驟。要創建一個名為venv的Python虛擬環境，請遵循以下步驟：

要激活新虛擬環境并在此環境中安裝Turi Create，請按照下列步驟操作：

文檔

軟件包用戶指南和API文檔包含更多關于如何使用Turi Create的細節。

GPU支持

Turi Create不需要GPU，但某些模型可以通過使用GPU加速。要在安裝Turicreate軟件包后啟用GPU支持，請執行以下步驟：

·安裝CUDA 8.0(說明可在項目官方地址中查看)

·為CUDA 8.0安裝cuDNN 5(說明可在項目官方地址中查看)

確保將CUDA庫路徑添加到LD_LIBRARY_PATH環境變量中。在典型情況下，這意味著將以下行添加到?/ .bashrc文件中：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

如果將cuDNN文件安裝到單獨目錄中，請確保單獨添加。下一步是卸載mxnetand安裝啟用CUDA的mxnet-cu80軟件包：

確保安裝的是相同版本的MXNet，因為這決定了不同的turicreate。如果在設置GPU時遇到困難，MXNet安裝說明可能會提供更多幫助。

從源代碼建設

如果想從源代碼構建Turi Create，請參閱項目中的BUILD.md。

想要查看源代碼和完整項目說明的可以訪問Github官方地址：https://github.com/apple/turicreate。