Swift for TensorFlow เป็นระบบรุ่นต่อไปสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกและการประมวลผลที่แตกต่างกัน
ด้วยการผสานรวมโดยตรงกับภาษาโปรแกรมสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไป Swift for TensorFlow ช่วยให้สามารถแสดงอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน
มันทำงานอย่างไร
autodiff ชั้นหนึ่ง
การเขียนโปรแกรมที่แตกต่างได้รับการสนับสนุนชั้นหนึ่งในภาษาโปรแกรมสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไป ใช้อนุพันธ์ของฟังก์ชันและทำให้โครงสร้างข้อมูลที่กำหนดเองมีความแตกต่างในทันที
API รุ่นใหม่
API ใหม่ซึ่งได้รับแจ้งจากแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดของวันนี้และทิศทางการวิจัยของวันพรุ่งนี้นั้นใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
สร้างบน TensorFlow
API ช่วยให้คุณสามารถเข้าถึงตัวดำเนินการ TensorFlow ระดับต่ำทั้งหมดได้อย่างโปร่งใส
เครื่องมือคุณภาพสูง
จาก Jupyter และ LLDB Swift ใน Colab ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของคุณด้วยเครื่องมือที่เป็นประโยชน์เช่นการเติมข้อความอัตโนมัติตามบริบท
บทช่วยสอน Swift สำหรับ TensorFlow
บทแนะนำสำหรับการเริ่มต้น

บทช่วยสอนนี้จะอธิบายวิธีสร้างและฝึกโมเดล Swift สำหรับ TensorFlow เครื่องแรกของคุณ

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับภาษาการเขียนโปรแกรม Swift และคุณลักษณะที่ใช้กับการเขียนโปรแกรมเชิงตัวเลขและการเรียนรู้ของเครื่อง

เรียนรู้วิธีควบคุมพลังของระบบการสร้างความแตกต่างอัตโนมัติแบบรวมภาษาของ Swift สำหรับ TensorFlow รวมถึงวิธีปรับแต่งอย่างเต็มที่

การใช้ Swift สำหรับ TensorFlow ไม่ได้หมายความว่าคุณต้องทิ้งไลบรารี Python ที่คุณชื่นชอบ เรียนรู้เกี่ยวกับความสามารถในการทำงานร่วมกันของ Python ที่ราบรื่นของ Swift for TensorFlow ในบทช่วยสอนนี้

การเขียนโปรแกรมเชิงโปรโตคอลและข้อมูลทั่วไปในตัวอย่างวันต่อวัน


Jeremy Howard และ Chris Lattner สอนพื้นฐาน Swift for TensorFlow ในหลักสูตรการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูง

เรียกใช้ Swift สำหรับ TensorFlow บนโปรเซสเซอร์ ARM64 ที่ขอบด้วยการเร่งความเร็วของ GPU โดยทำตามคำแนะนำเหล่านี้

สร้างภาพที่แสดงลักษณะเฉพาะของภาพตัวอย่างในขณะที่รักษาโครงสร้างระดับสูงของเนื้อหา

สำรวจคอลเล็กชันโมเดลและตัวอย่างที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ที่สร้างโดยใช้ Swift สำหรับ TensorFlow