# iOS 上的 TF Lite 演示
要在 iOS 上构建演示，您需要 Xcode 7.3 或更高版本。请按照以下步骤构建 iOS 演示应用：
1. 查看主目录中`tensorflow`文件夹中的 TensorFlow 代码。
2. 根据以下链接中的说明构建适用于 iOS 的 TF Lite 二进制文件： [https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/lite](https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/lite/g3doc) 。
3. 导航到示例文件夹并下载 pod：
```py
$ cd ~/tensorflow/tensorflow/contrib/lite/examples/ios/camera
$ pod install
```
1. 打开 Xcode 工作区：
```py
$ open tflite_camera_example.xcworkspace
```
1. 在设备模拟器中运行示例应用。
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- 什么是 TensorFlow？
- TensorFlow 核心
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- 用序列填充张量元素
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- TFLearn 估计层
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- TFLearn 模型的类型
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- Sonnet
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- Keras 101
- 安装 Keras
- Keras 中的神经网络模型
- 在 Keras 建立模型的工作流程
- 创建 Keras 模型
- 用于创建 Keras 模型的顺序 API
- 用于创建 Keras 模型的函数式 API
- Keras 层
- Keras 核心层
- Keras 卷积层
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- 用于将层添加到 Keras 模型的顺序 API
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- 训练 Keras 模型
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- MNIST 数据集的 Keras 序列模型示例
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- 用于 MNIST 分类的基于 TensorFlow 的 MLP
- 用于 MNIST 分类的基于 Keras 的 MLP
- 用于 MNIST 分类的基于 TFLearn 的 MLP
- 使用 TensorFlow，Keras 和 TFLearn 的 MLP 总结
- 用于时间序列回归的 MLP
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- 生成性对抗网络 101
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- 总结
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