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Swift for TensorFlow在GitHub开源

讲述:丁婵大小:1.05M时长:02:18
今年三月,TensorFlow 在其开发者峰会上公开演示了 Swift for TensorFlow。近日,他们在 GitHub 上开源了这个项目。
据官方介绍,Swift for TensorFlow 为 TensorFlow 提供了一种新的编程模型,将 TensorFlow 计算图与 Eager Execution 的灵活性和表达能力结合在了一起,同时还注重提高整个软件架构每一层的可用性。
这不仅仅是一个用 Swift 写成的 TensorFlow API 封装,开发团队表示,他们将直接改进 Swift 编程语言和编译器,使得 TensorFlow 成为 Swift 语言里面的一等公民,以此提升用户体验,同时,他们还希望将 TensorFlow 的可用性提高到新的高度。
相对于其他编程语言,Swift for TensorFlow 的核心是图程序提取算法、自动微分以及和 Python 语言互操作性。
据介绍,该项目的设计基础是一个被称为“Graph Program Extraction”的算法,它可以让开发者使用 Eager Execution 式的编程模型来轻松地实现代码,同时还能保留 TensorFlow 计算图的高性能优势。
实现可靠的 Graph Program Extraction 算法对于编程语言的设计有很高的要求,经过分析和讨论,TensorFlow 最终选择将 Swift 作为主语言,因为它具有开放式语言设计流程,拥有更大的社区,在语法上也更接近 Python。另外,他们将高级的自动微分功能直接集成在了 Swift 语言和编译器里面。
《Swift for TensorFlow 设计总览》文档里,谷歌还深入介绍了 Python 与 Swift 的集成,让开发者可以直接通过 Swift 代码使用任意 Python API。
目前,该项目还在早期阶段,如果感兴趣,可以在其 GitHub 主页上了解更多内容。不过,TensorFlow 官方也给出了一个特别的提示,即现在使用 Swift for TensorFlow 重写深度学习模型还为时尚早。
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