蘋果上架TF（TensorFlow）應用的流程相對來說比較復雜，需要開發者遵循一定的規范和流程，以確蘋果個人開發者賬號保應用能夠通過蘋果的審核并上架到App Store上。下面是關于蘋果上架TF應用的原理和詳細介紹。

首先，開發者需要了解蘋果對于機器學習應用的要求。蘋果要求所有的機器學習應用必須使用Core ML框架進行開發，這是蘋果專門為機器學習應用開發的框架，可以提供高效、安全、私密的機器學習算法。因此，開發者需要使用Core ML框架進行TF應用的開發。

其次，開發者需要將TF模型轉換為Core ML模型。這個過程可以使用蘋果提供的coremltools工具來完成。開發者需要將TF模型轉換為Core ML模型，并且將模型文件嵌入到應用程序中。在轉換模型時，需要注意模型的大小和性能問題，以確保模型可以在設備上高效地運行。

然后，開發者需要對應用進行測試和調試。在測試和調試過程中，需要確保應用程序可以正常地運行，并且能夠正確地識別和處理輸入數據。開發者可以使用蘋果提供的Xcode工具來進行測試和調試，同時也可以使用其他的第三方工具來進行測試和調試。

最后，開發者需要將應用程序提交到蘋果的App Store審核。在提交應用程序之前，開發者需要確保應用程序符合蘋果的審核規范，并且遵循蘋果的開發者條款和條件。在提交應用程序之后，蘋果會對應用程序進行審核，并且根據審核結果決定是否將應用程序上架到App Store上。

總之，蘋果上架TF應用的流程相對來說比較復雜，需要開發者遵循一定的規范和流程。開發者需要使用Core ML框架進行開發，并且將TF模型轉換為Core ML模型。在測試和調試過程中，需要確保應用程序可以正常地運行，并且能夠正確地識別和處理輸入數據。最后，開發者需要將應用程序提交到蘋果的App Store審核，并且確保應用程序符合蘋果的審核規范。