Swift สำหรับ TensorFlow เป็นระบบรุ่นใหม่สำหรับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและการคำนวณที่แตกต่าง
ด้วยการบูรณาการโดยตรงกับภาษาการเขียนโปรแกรมวัตถุประสงค์ทั่วไป Swift สำหรับ TensorFlow ทำให้อัลกอริทึมที่ทรงพลังยิ่งกว่าที่จะแสดงออกอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน
มันทำงานอย่างไร
autodiff ชั้นหนึ่ง
การเขียนโปรแกรมที่แตกต่างได้รับการสนับสนุนชั้นหนึ่งในภาษาโปรแกรมทั่วไป รับฟังก์ชั่นอนุพันธ์ของฟังก์ชั่นและทำให้โครงสร้างข้อมูลที่กำหนดเองสามารถสร้างความแตกต่างได้ในทันที
API รุ่นต่อไป
API ใหม่ที่ได้รับการแจ้งจากแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดในวันนี้และทิศทางการวิจัยของวันพรุ่งนี้นั้นใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
สร้างบน TensorFlow
API ช่วยให้คุณเข้าถึงตัวดำเนินการ TensorFlow ระดับต่ำทั้งหมดได้อย่างโปร่งใส
เครื่องมือที่มีคุณภาพสูง
สร้างจาก Jupyter และ LLDB Swift in Colab ปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของคุณด้วยเครื่องมือที่มีประโยชน์เช่นการเติมข้อความอัตโนมัติตามบริบท
Swift สำหรับบทเรียน TensorFlow
บทแนะนำสำหรับการเริ่มต้น
บทแนะนำนี้จะแนะนำวิธีการสร้างและฝึกอบรม Swift for TensorFlow model แรกของคุณ
เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับภาษาการเขียนโปรแกรม Swift และคุณลักษณะของมันที่ใช้กับการเขียนโปรแกรมเชิงตัวเลขและการเรียนรู้ของเครื่อง
เรียนรู้วิธีการควบคุมพลังของ Swift สำหรับระบบสร้างความแตกต่างอัตโนมัติแบบบูรณาการภาษาของ TensorFlow รวมถึงวิธีการปรับแต่งอย่างเต็มที่
การใช้ Swift สำหรับ TensorFlow ไม่ได้หมายความว่าคุณต้องทิ้งไลบรารี Python ที่คุณโปรดปราน เรียนรู้เกี่ยวกับ Swift สำหรับความสามารถในการทำงานร่วมกันของ Python ที่ราบรื่นของ TensorFlow ในบทช่วยสอนนี้
การเขียนโปรแกรมเชิงโปรโตคอลและข้อมูลทั่วไปในตัวอย่างแบบวันต่อวัน
Jeremy Howard และ Chris Lattner สอน Swift for มูลนิธิ TensorFlow ในหลักสูตรการเรียนรู้ลึกขั้นสูง
เรียกใช้ Swift สำหรับ TensorFlow บนโปรเซสเซอร์ ARM64 ที่ขอบด้วยการเร่งความเร็ว GPU โดยทำตามคำแนะนำเหล่านี้
สร้างรูปภาพที่แสดงคุณสมบัติสไตลิสต์ของภาพตัวอย่างในขณะที่รักษาโครงสร้างระดับสูงของเนื้อหา
สำรวจคอลเล็กชันโมเดลและตัวอย่างที่สร้างขึ้นโดยใช้ Swift สำหรับ TensorFlow