Swift for TensorFlow est un système nouvelle génération de deep learning et de programmation différentiable.

Swift for TensorFlow s'intègre directement à un langage de programmation à usage général et permet de définir des algorithmes plus puissants.

Accéder aux tutoriels

Des tutoriels pour apprendre à utiliser Swift.

Fonctionnement

Différentiation automatique ultra-performante

La programmation différentiable est directement intégrée à un langage de programmation à usage général. À partir de dérivées de fonctions, créez rapidement des structures de données personnalisées différentiables.

API nouvelle génération

Intégrant les bonnes pratiques actuelles et les futurs axes de recherche, les nouvelles API s'avèrent plus faciles à utiliser et plus performantes.

TensorFlow comme base

Les API offrent un accès transparent aux opérateurs TensorFlow de bas niveau.

Outils de haute qualité

Swift in Colab est basé sur Jupyter et LLDB, et vous permet d'améliorer votre productivité grâce à des outils efficaces, comme la saisie semi-automatique contextuelle.

Tutoriels Swift for TensorFlow

Des tutoriels pour se lancer.

Pour les débutants
Créer votre premier modèle

Ce tutoriel vous explique comment créer et entraîner votre premier modèle Swift for TensorFlow.

Pour les débutants
À la découverte de Swift

Apprenez-en davantage sur le langage de programmation Swift et ses applications dans les domaines de la programmation numérique et du machine learning.

Pour les chercheurs
Différentiation automatique personnalisée

Découvrez comment exploiter et personnaliser entièrement le système de différentiation automatique intégré au langage de Swift for TensorFlow.

Pour les chercheurs
Interopérabilité avec Python

Utilisez Swift for TensorFlow sans pour autant faire une croix sur vos bibliothèques Python préférées. Ce tutorial montre les capacités d'interopérabilité avec Python du produit.

Pour ceux qui veulent aller plus loin
Programmation orientée protocoles

Programmation orientée protocoles et génériques à travers des exemples routiniers.

Pour les chercheurs
Apprentissage par transfert

Réutilisez un modèle afin de l'entraîner à une autre tâche.

Actualités et annonces

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28 juin 2019  
Cours fast.ai

Jeremy Howard et Chris Lattner expliquent les bases de Swift for TensorFlow dans un cours de niveau avancé sur le deep learning.

16 août 2019  
Build compatible GPU pour Nvidia Jetson

Suivez ces instructions pour exécuter Swift for TensorFlow sur des processeurs ARM64 en périphérie avec l'accélération GPU.

2 mai 2019  
Transfert de style neuronal avec Swift for TensorFlow

Générez une image qui présente les mêmes caractéristiques stylistiques qu'une autre image, en conservant la structure générale du contenu.

9 déc. 2019  
Dépôt des modèles Swift for TensorFlow

Découvrez une collection toujours plus grande de modèles et d'exemples créés avec Swift for TensorFlow.