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Pythonの相互運用性

TensorFlow.orgで見る Google Colabで実行 GitHubでソースを表示する

Swift For TensorFlowはPythonの相互運用性をサポートしています。

SwiftからPythonモジュールをインポートし、Python関数を呼び出し、SwiftとPythonの間で値を変換できます。

import PythonKit
print(Python.version)
3.6.9 (default, Jul 17 2020, 12:50:27) 
[GCC 8.4.0]

Pythonバージョンの設定

デフォルトでは、 import Pythonimport Python 、Swiftはシステムライブラリパスを検索して、インストールされている最新バージョンのPythonを探します。特定のPythonインストールを使用するには、 PYTHON_LIBRARY環境変数を、インストールによって提供されるlibpython共有ライブラリに設定します。例えば:

export PYTHON_LIBRARY="~/anaconda3/lib/libpython3.7m.so"

正確なファイル名は、Python環境やプラットフォームによって異なります。

または、 PYTHON_VERSION環境変数を設定して、一致するPythonバージョンのシステムライブラリパスを検索するようにSwiftに指示することもできます。ことに注意してくださいPYTHON_LIBRARYより優先されますPYTHON_VERSION

コードでは、 PythonLibrary.useVersion関数を呼び出すこともできます。これは、 PythonLibrary.useVersionを設定することとPYTHON_VERSIONです。

// PythonLibrary.useVersion(2)
// PythonLibrary.useVersion(3, 7)

注: PythonLibrary.useVersionimport Pythonimport Python直後、Pythonコードを呼び出す前に実行する必要があります。 Pythonのバージョンを動的に切り替えるために使用することはできません。

PYTHON_LOADER_LOGGING=1を設定して、Pythonライブラリのロードのデバッグ出力を確認します。

基本

Swiftでは、 PythonObjectはPythonのオブジェクトを表します。すべてのPython APIはPythonObjectインスタンスを使用して返します。

Swiftの基本型(数値や配列など)はPythonObject変換PythonObjectます。場合によっては( PythonConvertible引数を取るリテラルおよび関数の場合)、変換が暗黙的に行われます。 Swift値を明示的にPythonObjectキャストするには、 PythonObject初期化子を使用します。

PythonObjectは、数値演算、インデックス作成、反復など、多くの標準演算を定義します。

// Convert standard Swift types to Python.
let pythonInt: PythonObject = 1
let pythonFloat: PythonObject = 3.0
let pythonString: PythonObject = "Hello Python!"
let pythonRange: PythonObject = PythonObject(5..<10)
let pythonArray: PythonObject = [1, 2, 3, 4]
let pythonDict: PythonObject = ["foo": [0], "bar": [1, 2, 3]]

// Perform standard operations on Python objects.
print(pythonInt + pythonFloat)
print(pythonString[0..<6])
print(pythonRange)
print(pythonArray[2])
print(pythonDict["bar"])
4.0
Hello 
slice(5, 10, None)
3
[1, 2, 3]

// Convert Python objects back to Swift.
let int = Int(pythonInt)!
let float = Float(pythonFloat)!
let string = String(pythonString)!
let range = Range<Int>(pythonRange)!
let array: [Int] = Array(pythonArray)!
let dict: [String: [Int]] = Dictionary(pythonDict)!

// Perform standard operations.
// Outputs are the same as Python!
print(Float(int) + float)
print(string.prefix(6))
print(range)
print(array[2])
print(dict["bar"]!)
4.0
Hello 
5..<10
3
[1, 2, 3]

PythonObjectは、多くの標準Swiftプロトコルへの準拠を定義しています。

  • Equatable
  • Comparable
  • Hashable
  • SignedNumeric
  • Strideable
  • MutableCollection
  • すべてのExpressibleBy_Literalプロトコル

これらの準拠はタイプセーフではないことに注意してください。互換性のないPythonObjectインスタンスからプロトコル機能を使用しようとすると、クラッシュが発生します。

let one: PythonObject = 1
print(one == one)
print(one < one)
print(one + one)

let array: PythonObject = [1, 2, 3]
for (i, x) in array.enumerated() {
  print(i, x)
}
true
false
2
0 1
1 2
2 3

タプルをPythonからSwiftに変換するには、タプルのアリティを静的に知っている必要があります。

次のいずれかのインスタンスメソッドを呼び出します。

  • PythonObject.tuple2
  • PythonObject.tuple3
  • PythonObject.tuple4
let pythonTuple = Python.tuple([1, 2, 3])
print(pythonTuple, Python.len(pythonTuple))

// Convert to Swift.
let tuple = pythonTuple.tuple3
print(tuple)
(1, 2, 3) 3
(1, 2, 3)

Pythonビルトイン

グローバルPythonインターフェイスを介してPythonビルトインにアクセスします。

// `Python.builtins` is a dictionary of all Python builtins.
_ = Python.builtins

// Try some Python builtins.
print(Python.type(1))
print(Python.len([1, 2, 3]))
print(Python.sum([1, 2, 3]))
<class 'int'>
3
6

Pythonモジュールのインポート

Python.importを使用してPythonモジュールをインポートします。 Pythonimportキーワードのように機能します。

let np = Python.import("numpy")
print(np)
let zeros = np.ones([2, 3])
print(zeros)
<module 'numpy' from '/tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/numpy/__init__.py'>
[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

スロー関数Python.attemptImportを使用して、安全なインポートを実行します。

let maybeModule = try? Python.attemptImport("nonexistent_module")
print(maybeModule)
nil

numpy.ndarray変換

以下のSwiftタイプは、 numpy.ndarrayとの間で変換できます。

  • Array<Element>
  • ShapedArray<Scalar>
  • Tensor<Scalar>

dtypenumpy.ndarrayElementまたはScalarジェネリックパラメータータイプと互換性がある場合にのみ、変換が成功します。

Array場合、 numpy.ndarrayが1次元の場合にのみ、 numpyからの変換が成功します。

import TensorFlow

let numpyArray = np.ones([4], dtype: np.float32)
print("Swift type:", type(of: numpyArray))
print("Python type:", Python.type(numpyArray))
print(numpyArray.shape)
Swift type: PythonObject
Python type: <class 'numpy.ndarray'>
(4,)

// Examples of converting `numpy.ndarray` to Swift types.
let array: [Float] = Array(numpy: numpyArray)!
let shapedArray = ShapedArray<Float>(numpy: numpyArray)!
let tensor = Tensor<Float>(numpy: numpyArray)!

// Examples of converting Swift types to `numpy.ndarray`.
print(array.makeNumpyArray())
print(shapedArray.makeNumpyArray())
print(tensor.makeNumpyArray())

// Examples with different dtypes.
let doubleArray: [Double] = Array(numpy: np.ones([3], dtype: np.float))!
let intTensor = Tensor<Int32>(numpy: np.ones([2, 3], dtype: np.int32))!
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]

画像を表示する

Pythonノートブックと同じように、 matplotlibを使用して画像をインラインで表示できます。

// This cell is here to display plots inside a Jupyter Notebook.
// Do not copy it into another environment.
%include "EnableIPythonDisplay.swift"
IPythonDisplay.shell.enable_matplotlib("inline")
('inline', 'module://ipykernel.pylab.backend_inline')

let np = Python.import("numpy")
let plt = Python.import("matplotlib.pyplot")

let time = np.arange(0, 10, 0.01)
let amplitude = np.exp(-0.1 * time)
let position = amplitude * np.sin(3 * time)

plt.figure(figsize: [15, 10])

plt.plot(time, position)
plt.plot(time, amplitude)
plt.plot(time, -amplitude)

plt.xlabel("Time (s)")
plt.ylabel("Position (m)")
plt.title("Oscillations")

plt.show()

png

None