경고: 이 프로젝트는 더 이상 사용되지 않습니다. TensorFlow용 Swift는 머신 러닝, 컴파일러, 차별화 가능한 프로그래밍, 시스템 설계 등에 대한 최신 연구를 통합한 머신 러닝을 위한 차세대 플랫폼의 실험이었습니다. 2021년 2월에 보관되었습니다.

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스레드 상태

public class ThreadState<Model: Layer, Opt: Optimizer>
where
  Opt.Model == Model, Opt.Scalar == Float, Model.Input == Tensor<Float>,
  Model.Output == Tensor<Float>,
  Model.TangentVector.VectorSpaceScalar == Float

기기의 훈련 루프 상태입니다.

분류자
선언
public var classifier: Model
옵티마이저
선언
public var optimizer: Opt

init(모델:최적화기:id:장치:useAutomaticMixedPrecision:)

선언

public init(
  model: Model, optimizer: Opt, id: Int, devices: [Device], useAutomaticMixedPrecision: Bool
)

실행(기차:테스트:crossReplicaSumDevices:scheduleLearningRate:lossFunction:)

선언

public func run<Dataset: Sequence>(
  train: Dataset, test: Dataset, crossReplicaSumDevices: [Device]? = nil,
  scheduleLearningRate: (Opt) -> Void = { _ in },
  lossFunction: @differentiable (Tensor<Float>, @noDerivative Tensor<Int32>) -> Tensor<Float> =
    _defaultLossFunction
)
  -> () -> (train: HostStatistics, test: HostStatistics)
where Dataset.Iterator.Element == (x: Tensor<Float>, y: Tensor<Int32>)