在移动互联网时代，机器学习技术在移动App中的应用越来越广泛，它不仅为用户提供了更加个性化的体验，也极大地提升了App的智能化水平。对于新手来说，选择合适的机器学习库是进入这个领域的第一步。下面，我将为大家盘点一下当前最受欢迎的10款移动App机器学习库，帮助你轻松实现智能功能。
1. TensorFlow Lite
TensorFlow Lite是Google开源的机器学习库，它可以将TensorFlow模型部署到移动设备上。由于其高度的可移植性和灵活性，TensorFlow Lite成为了众多开发者的首选。它支持多种设备，包括Android和iOS，并且具有丰富的API和工具，方便开发者进行模型转换和部署。
2. PyTorch Mobile
PyTorch Mobile是Facebook开源的机器学习库，它基于PyTorch框架，允许开发者将PyTorch模型部署到移动设备上。PyTorch Mobile提供了与PyTorch相似的API，使得开发者可以快速将模型迁移到移动端。
3. Core ML
Core ML是Apple推出的机器学习库，专门用于iOS和macOS应用。它支持多种机器学习模型，包括深度学习模型，并且可以轻松集成到现有的App中。Core ML提供了丰富的工具和API，帮助开发者优化模型性能。
4. ML Kit
ML Kit是Google开发的机器学习库，专为移动设备设计。它提供了多种预训练模型，如文本识别、图像识别、条码扫描等，可以帮助开发者快速实现智能功能。
5. Apache MXNet
Apache MXNet是一个灵活、高效的深度学习框架，它支持多种编程语言，包括Python、C++和R。MXNet可以部署到移动设备上，并且提供了丰富的工具和API。
6. Keras Mobile
Keras Mobile是Keras框架的一个分支，专门用于移动设备。Keras Mobile支持多种编程语言，包括Python和Swift，可以帮助开发者轻松地将Keras模型迁移到移动端。
7. MobileNets
MobileNets是Google开发的一系列轻量级深度学习模型，适用于移动设备和嵌入式设备。它们在保持高性能的同时，具有较低的计算复杂度。
8. Caffe2
Caffe2是Caffe的升级版，它是一个快速、灵活的深度学习框架。Caffe2支持多种设备，包括移动设备，并且提供了丰富的工具和API。
9. ONNX Runtime
ONNX Runtime是一个开源的执行引擎，它支持多种编程语言，包括Python、C++和Java。ONNX Runtime可以执行ONNX模型，包括移动设备上的模型。
10. Accord.NET
Accord.NET是一个开源的机器学习库，它支持多种编程语言，包括C#、F#和VB.NET。Accord.NET提供了丰富的机器学习算法，可以帮助开发者实现各种智能功能。
总之，选择合适的机器学习库对于实现移动App的智能功能至关重要。以上这些库都是非常受欢迎的选择，新手可以根据自己的需求和偏好进行选择。在学习和使用这些库的过程中，不断实践和积累经验，相信你会在机器学习领域取得更好的成绩。