Swift для TensorFlow - это система нового поколения для глубокого обучения и дифференцируемых вычислений.
Благодаря прямой интеграции с языком программирования общего назначения Swift для TensorFlow позволяет выражать более мощные алгоритмы, как никогда раньше.
Как это устроено
Первоклассный автодифф
Дифференцируемое программирование получает первоклассную поддержку на языке программирования общего назначения. Возьмите производные от функций и мгновенно сделайте настраиваемые структуры данных дифференцируемыми.
API следующего поколения
Новые API-интерфейсы, основанные на передовой практике сегодняшнего дня и направлениях исследований завтрашнего дня, проще в использовании и более эффективны.
Строит на TensorFlow
API-интерфейсы предоставляют вам прозрачный доступ ко всем операторам TensorFlow низкого уровня.
Качественная оснастка
Основываясь на Jupyter и LLDB, Swift в Colab повышает вашу производительность с помощью таких полезных инструментов, как автозаполнение с учетом контекста.
Swift для TensorFlow учебники
Учебники для начала работы
В этом руководстве вы узнаете, как построить и обучить вашу первую модель Swift для TensorFlow.
Узнайте больше о языке программирования Swift и о том, как его функции применимы к числовому программированию и машинному обучению.
Узнайте, как использовать всю мощь Swift для встроенной в язык системы автоматической дифференциации TensorFlow, а также как полностью ее настроить.
Использование Swift для TensorFlow не означает, что вам нужно отказаться от ваших любимых библиотек Python. Узнайте о возможностях бесшовной совместимости с Python Swift для TensorFlow в этом руководстве.
Протокол-ориентированное программирование и универсальные шаблоны в повседневных примерах.
Новости и объявления
Следите за обновлениями в нашем блоге и подпишитесь на нашу ежемесячную новостную рассылку TensorFlow, чтобы получать последние объявления прямо на ваш почтовый ящик.
Джереми Ховард и Крис Латтнер преподают Swift для основ TensorFlow на продвинутом курсе глубокого обучения.
Запустите Swift для TensorFlow на процессорах ARM64 на периферии с ускорением графического процессора, следуя этим инструкциям.
Создайте изображение, которое демонстрирует стилистические особенности изображения примера, сохраняя при этом высокоуровневую структуру содержания.
Изучите постоянно растущую коллекцию моделей и примеров, созданных с использованием Swift для TensorFlow.