 Посмотреть на TensorFlow.org |  Запустить в Google Colab |  Посмотреть исходный код на GitHub |
Swift For TensorFlow поддерживает совместимость Python.
Вы можете импортировать модули Python из Swift, вызывать функции Python и преобразовывать значения между Swift и Python.
import PythonKit
print(Python.version)
3.6.9 (default, Oct 8 2020, 12:12:24) [GCC 8.4.0]
Установка версии Python
По умолчанию, когда вы import Python , Swift ищет пути к системной библиотеке для самой новой установленной версии Python. Чтобы использовать конкретную установку Python, задайте для переменной среды PYTHON_LIBRARY значение общей библиотеки libpython , предоставленной установкой. Например:
export PYTHON_LIBRARY="~/anaconda3/lib/libpython3.7m.so"
Точное имя файла будет отличаться в разных средах и платформах Python.
Альтернативно вы можете установить переменную среды PYTHON_VERSION , которая указывает Swift искать пути к системной библиотеке для соответствующей версии Python. Обратите внимание, что PYTHON_LIBRARY имеет приоритет над PYTHON_VERSION .
В коде вы также можете вызвать функцию PythonLibrary.useVersion , что эквивалентно настройке PYTHON_VERSION .
// PythonLibrary.useVersion(2)
// PythonLibrary.useVersion(3, 7)
Примечание. Вам следует запустить PythonLibrary.useVersion сразу после import Python , прежде чем вызывать какой-либо код Python. Его нельзя использовать для динамического переключения версий Python.
Установите PYTHON_LOADER_LOGGING=1 , чтобы увидеть выходные данные отладки для загрузки библиотеки Python .
Основы
В Swift PythonObject представляет объект Python. Все API Python используют и возвращают экземпляры PythonObject .
Базовые типы в Swift (например, числа и массивы) можно конвертировать в PythonObject . В некоторых случаях (для литералов и функций, принимающих аргументы PythonConvertible ) преобразование происходит неявно. Чтобы явно привести значение Swift к PythonObject , используйте инициализатор PythonObject .
PythonObject определяет множество стандартных операций, включая числовые операции, индексацию и итерацию.
// 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 определяет соответствие многим стандартным протоколам Swift:
-
Equatable -
Comparable -
Hashable -
SignedNumeric -
Strideable -
MutableCollection - Все протоколы
ExpressibleBy_Literal
Обратите внимание, что эти соответствия не являются типобезопасными: произойдет сбой, если вы попытаетесь использовать функциональные возможности протокола из несовместимого экземпляра PythonObject .
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
Чтобы преобразовать кортежи из Python в Swift, вы должны статически знать арность кортежа.
Вызовите один из следующих методов экземпляра:
-
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)
Встроенные функции Python
Доступ к встроенным функциям Python через глобальный интерфейс Python .
// `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
Импорт модулей Python
Используйте Python.import для импорта модуля Python. Оно работает как ключевое слово import в Python .
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.]]
Используйте функцию генерации Python.attemptImport для безопасного импорта.
let maybeModule = try? Python.attemptImport("nonexistent_module")
print(maybeModule)
nil
Преобразование с помощью numpy.ndarray
Следующие типы Swift могут быть преобразованы в numpy.ndarray и обратно:
-
Array<Element> -
ShapedArray<Scalar> -
Tensor<Scalar>
Преобразование завершается успешно, только если dtype numpy.ndarray совместим с типом универсального параметра Element или Scalar .
Для Array преобразование из numpy завершается успешно, только если numpy.ndarray имеет значение 1-D.
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.]
Отображение изображений
Вы можете отображать изображения в режиме реального времени, используя matplotlib , как в блокнотах Python.
// This cell is here to display plots inside a Jupyter Notebook.
// Do not copy it into another environment.
%include "EnableIPythonDisplay.swift"
print(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()
Use `print()` to show values.,
| Посмотреть на TensorFlow.org | Запустить в Google Colab | Посмотреть исходный код на GitHub |
Swift For TensorFlow поддерживает совместимость Python.
Вы можете импортировать модули Python из Swift, вызывать функции Python и преобразовывать значения между Swift и Python.
import PythonKit
print(Python.version)
3.6.9 (default, Oct 8 2020, 12:12:24) [GCC 8.4.0]
Установка версии Python
По умолчанию, когда вы import Python , Swift ищет пути к системной библиотеке для самой новой установленной версии Python. Чтобы использовать конкретную установку Python, задайте для переменной среды PYTHON_LIBRARY значение общей библиотеки libpython , предоставленной установкой. Например:
export PYTHON_LIBRARY="~/anaconda3/lib/libpython3.7m.so"
Точное имя файла будет отличаться в разных средах и платформах Python.
Альтернативно вы можете установить переменную среды PYTHON_VERSION , которая указывает Swift искать пути к системной библиотеке для соответствующей версии Python. Обратите внимание, что PYTHON_LIBRARY имеет приоритет над PYTHON_VERSION .
В коде вы также можете вызвать функцию PythonLibrary.useVersion , что эквивалентно настройке PYTHON_VERSION .
// PythonLibrary.useVersion(2)
// PythonLibrary.useVersion(3, 7)
Примечание. Вам следует запустить PythonLibrary.useVersion сразу после import Python , прежде чем вызывать какой-либо код Python. Его нельзя использовать для динамического переключения версий Python.
Установите PYTHON_LOADER_LOGGING=1 , чтобы увидеть выходные данные отладки для загрузки библиотеки Python .
Основы
В Swift PythonObject представляет объект Python. Все API Python используют и возвращают экземпляры PythonObject .
Базовые типы в Swift (например, числа и массивы) можно конвертировать в PythonObject . В некоторых случаях (для литералов и функций, принимающих аргументы PythonConvertible ) преобразование происходит неявно. Чтобы явно привести значение Swift к PythonObject , используйте инициализатор PythonObject .
PythonObject определяет множество стандартных операций, включая числовые операции, индексацию и итерацию.
// 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 определяет соответствие многим стандартным протоколам Swift:
-
Equatable -
Comparable -
Hashable -
SignedNumeric -
Strideable -
MutableCollection - Все протоколы
ExpressibleBy_Literal
Обратите внимание, что эти соответствия не являются типобезопасными: произойдет сбой, если вы попытаетесь использовать функциональные возможности протокола из несовместимого экземпляра PythonObject .
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
Чтобы преобразовать кортежи из Python в Swift, вы должны статически знать арность кортежа.
Вызовите один из следующих методов экземпляра:
-
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)
Встроенные функции Python
Доступ к встроенным функциям Python через глобальный интерфейс Python .
// `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
Импорт модулей Python
Используйте Python.import для импорта модуля Python. Оно работает как ключевое слово import в Python .
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.]]
Используйте функцию генерации Python.attemptImport для безопасного импорта.
let maybeModule = try? Python.attemptImport("nonexistent_module")
print(maybeModule)
nil
Преобразование с помощью numpy.ndarray
Следующие типы Swift могут быть преобразованы в numpy.ndarray и обратно:
-
Array<Element> -
ShapedArray<Scalar> -
Tensor<Scalar>
Преобразование завершается успешно, только если dtype numpy.ndarray совместим с типом универсального параметра Element или Scalar .
Для Array преобразование из numpy завершается успешно, только если numpy.ndarray имеет значение 1-D.
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.]
Отображение изображений
Вы можете отображать изображения в режиме реального времени, используя matplotlib , как в блокнотах Python.
// This cell is here to display plots inside a Jupyter Notebook.
// Do not copy it into another environment.
%include "EnableIPythonDisplay.swift"
print(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()
Use `print()` to show values.