Автор: Swens для команды TensorFlow
Оригинальная ссылка:Tickets.WeChat.QQ.com/Yes/YL i4 Dual UI ГБ…
На саммите разработчиков TensorFlow в марте мы анонсировали и продемонстрировали проект Swift для TensorFlow. Теперь мы рады выпустить Swift-версию TensorFlow в качестве проекта с открытым исходным кодом на GitHub!
Swift для TensorFlow предоставляет новую модель программирования, которая сочетает в себе графическую производительность с гибкостью и выразительностью Eager Execution с упором на повышение удобства использования на каждом уровне стека программирования. Речь идет не только о написании TensorFlow API на Swift — мы также добавили в Swift усовершенствования компилятора и языка, предоставив разработчикам машинного обучения лучший в своем классе пользовательский интерфейс.
Нажмите, чтобы посмотреть видео ☛V.QQ.com/small/afraid/oh 074…
Наш подход — это новый и необычный способ использования TensorFlow, открывающий новые возможности проектирования и новые возможности для решения существующих проблем. Пока проект находится на ранней стадии разработки, мы решили открыть его исходный код и перенести наши обсуждения дизайна в общедоступный список рассылки, чтобы все, кто заинтересован в проекте, могли принять участие.
проектная документация
Мы написали подробную документацию, чтобы описать наш подход и объяснить, как он работает, и все это доступно в README нашего проекта. Хорошим местом для начала является Обзор дизайна Swift для TensorFlow, в котором объясняются основные компоненты проекта и то, как они сочетаются друг с другом.
У нас есть некоторая документация, которая углубляется в важные области проекта. Краеугольным камнем нашей разработки является алгоритм, который мы называем извлечением графической программы, который позволяет вам писать модели в стиле Eager Execution, сохраняя при этом все преимущества графов. Наш дизайн также включает компиляцию расширенной автоматической дифференциации непосредственно в версию Swift. Мы также подробно рассмотрели интеграцию Python со Swift, которая позволяет использовать произвольные API-интерфейсы Python непосредственно из кода Swift.
Наконец, Graph Program Extraction наложил несколько технических ограничений на нашу реализацию, что привело к выбору Swift в качестве основного языка. ПочемуSwiftдля TensorFlow?Эта статья посвящена этому компромиссу и процессу принятия решений, который привел к этому выбору.
принимать участие
Еще слишком рано переписывать свои модели глубокого обучения с помощью Swift для TensorFlow, но если вы интересуетесь машинным обучением, языками и компиляторами, есть много способов принять участие и внести свой вклад. Теперь мы можем предоставить готовые пакеты для macOS и Linux, а также пример модели MNIST. Также есть инструкции по сборке из исходников. На данном этапе проекта есть ряд известных проблем — если у вас возникнут проблемы, свяжитесь с нами через наш список рассылки. Примечание: ссылка на список рассылкиgroups.Google.com/ah/tensor веселый о…
Мы рады создать совершенно новый интерфейс TensorFlow для разработчиков, и нам очень хотелось бы услышать ваше мнение о проекте!
Чтобы узнать больше об искусственном интеллекте, обратите внимание на официальный публичный аккаунт Google «TensorFlow»!