在智能手机日益普及的今天，移动应用开发已经成为了科技行业的热点。随着人工智能技术的飞速发展，机器学习在移动应用中的应用也越来越广泛。以下将盘点目前最受欢迎的8大移动App机器学习库，帮助开发者更好地将机器学习技术融入移动应用开发。
1. TensorFlow Lite
TensorFlow Lite是Google推出的轻量级机器学习框架，专门针对移动和嵌入式设备设计。它支持多种机器学习模型，能够帮助开发者轻松将TensorFlow模型迁移到移动设备上。TensorFlow Lite具有高性能、低延迟和易于使用等特点，是移动应用开发中的首选机器学习库之一。
2. PyTorch Mobile
PyTorch Mobile是Facebook推出的机器学习库，旨在将PyTorch模型部署到移动设备。它支持多种平台，包括iOS和Android。PyTorch Mobile提供了丰富的API和工具，使得开发者可以轻松地将PyTorch模型转换为移动应用可用的格式。
3. Core ML
Core ML是苹果公司推出的一款机器学习框架，专门针对iOS和macOS平台。它支持多种机器学习模型，包括卷积神经网络、循环神经网络和决策树等。Core ML具有高性能、低功耗和易于使用等特点，是iOS应用开发中的首选机器学习库。
4. Keras Mobile
Keras Mobile是Keras框架的移动端版本，它允许开发者将Keras模型部署到移动设备。Keras Mobile支持多种平台，包括iOS和Android。它提供了丰富的API和工具，使得开发者可以轻松地将Keras模型转换为移动应用可用的格式。
5. Caffe2
Caffe2是Facebook推出的深度学习框架，它支持多种平台，包括移动设备。Caffe2具有高性能、灵活性和易于使用等特点，是移动应用开发中的另一个优秀选择。
6. Dlib
Dlib是一个开源的机器学习库，它支持多种算法，包括人脸识别、人脸检测、物体识别等。Dlib适用于iOS和Android平台，是移动应用开发中常用的机器学习库之一。
7. OpenCV
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它支持多种平台，包括移动设备。OpenCV提供了丰富的计算机视觉算法，如图像处理、特征提取、目标跟踪等，是移动应用开发中常用的计算机视觉库。
8. MXNet
MXNet是Apache软件基金会的一个开源深度学习框架，它支持多种平台，包括移动设备。MXNet具有高性能、灵活性和易于使用等特点，是移动应用开发中的另一个优秀选择。
总之，以上8大移动App机器学习库在性能、易用性和功能方面各有优势，开发者可以根据自己的需求选择合适的库来开发移动应用。随着人工智能技术的不断发展，相信未来会有更多优秀的机器学习库出现，为移动应用开发带来更多可能性。