导读 JavaScript 机器学习的另一个好处是易于与移动应用程序集成。移动操作系统中的 Python 支持仍处于初步阶段。但是已经有一套丰富的跨平台
JavaScript 机器学习的另一个好处是易于与移动应用程序集成。移动操作系统中的 Python 支持仍处于初步阶段。但是已经有一套丰富的跨平台 JavaScript 移动应用程序开发工具，例如 Cordova 和 Ionic。
这些工具变得非常流行，因为它们使您能够编写一次代码并将其部署到 iOS 和 Android 设备。为了使代码在不同操作系统之间兼容，跨平台开发工具启动了“webview”，这是一个可以运行 JavaScript 代码并可以嵌入到目标操作系统的本机应用程序中的浏览器对象。这些浏览器对象支持 JavaScript 机器学习库。
一个例外是 React Native，它是一种流行的跨平台移动应用程序开发框架，它不依赖于 webview 来运行应用程序。然而，鉴于移动机器学习应用程序的流行，谷歌已经为 React Native 发布了一个特殊版本的 TensorFlow.js。
如果您已经使用本机代码编写了移动应用程序并希望集成您的 JavaScript 机器学习代码，您可以将自己的嵌入式浏览器对象(例如 iOS 中的 WKWebView)添加到您的应用程序中。
还有其他用于移动应用程序的机器学习库，例如TensorFlow Lite和Core ML。但是，它们需要在您为其开发应用程序的移动平台中进行本地编码。另一方面，JavaScript 机器学习非常通用。如果您已经为浏览器实现了机器学习应用程序的一个版本，您可以轻松地将其移植到您的移动应用程序中，而只需很少或无需更改。
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