swift 性能
谷歌开发人员在Swift for TensorFlow背后进行了开发,该开发人员针对Apple为机器学习应用程序设计的Swift编程语言进行了调整,在最近的一次演讲中共享了项目路线图信息。 TensorFlow的Swift未来计划包括诸如C ++互操作性,改进的自动差异化以及对分布式培训的支持等功能。
Swift for TensorFlow是一个由Google领导的早期项目,该项目将Google的TensorFlow机器学习库与Swift(Apple所创建的现代通用语言)相集成。 Swift for TensorFlow开发人员表示,使用Swift可以以一种新的方式来表达更强大的算法,并且可以通过通用的区分API轻松实现功能的区分。
Swift for TensorFlow项目网站上已将开源Swift描述为易于使用且优雅,具有诸如强大的类型系统之类的优势,它可以帮助开发人员尽早发现错误并促进良好的API设计。 用于TensorFlow API的Swift建立在TensorFlow上,提供对低级TensorFlow运算符的透明访问。
Swift for TensorFlow专注于两类用户:受当前机器学习框架限制的高级研究人员,以及刚刚入门的机器学习学习者。 Swift语言的扩展提供了Swift和Python(机器学习中的一种流行语言)之间的互操作性。 可以在Swift Jupyter Notebook中导入Python,而TensorFlow本身对Python友好 。 开发人员可以编写Swift来调用Python库,而无需使用包装程序,也不需要额外的开销。
您可以从GitHub 下载Swift for TensorFlow 。 可在tensorflow.org/swift上找到有关社区参与项目的教程,文档和说明。
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