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来源商业新知网，原标题：为什么Swift会是深度学习的下一个大热门？
如果你喜欢编程，当你听到Swift，你可能会想到iOS或MacOS的应用程序开发。如果你正在进行深度学习，那么你一定听说过Swift for Tensorflow(缩写为S4TF)。然后，你可以问自己:“为什么谷歌要为Swift创建一个TensorFlow版本?”Python和c++已经有了版本;为什么要添加另一种语言?在这篇文章中，我将试着回答这个问题，并概述为什么你应该认真遵循S4TF以及Swift语言本身的原因。这篇文章的目的不是给出非常详细的解释，而是提供一个总体概述和大量的链接，这样，如果您感兴趣，就可以进行更深入的研究。
Swift是Chris Lattner在苹果工作时创造的。现在，Chris Lattner就职于谷歌Brain，世界上最好的人工Max Pechyonkin之一，5月27日·5分钟阅读智能研究团队。事实上，Swift语言的创造者现在在实验室从事深度学习的研究来告诉你，这是一个严肃的项目。
不久前，谷歌的人意识到，尽管Python是一种优秀的语言，但是它有许多难以克服的限制。TensorFlow需要一种新的语言，经过长时间的考虑，Swift被选为候选人。我不会在这里详细介绍，但是有一个文档描述了Python的缺点，以及考虑了哪些其他语言，以及最终如何将其缩小到Swift。
Swift对于TensorFlow不仅仅是另一种语言的TF。它本质上是Swift语言本身的另一个分支(在git的意义上)。这意味着S4TF不是一个库;它本身是一种语言，内置了支持TensorFlow所需的所有功能的特性。例如，S4TF中有一个非常强大的自动微分系统，这是计算梯度所需要的深度学习的基础之一。对比一下Python，在Python中，自动区分不是语言的核心组件。最初作为S4TF的一部分开发的一些功能后来被集成到Swift语言本身。
当我第一次知道Swift的运行速度和C代码一样快时，我很惊讶。我知道C是高度优化的，可以达到非常高的速度，但这是以微管理内存为代价的，这导致C的内存不安全)。此外，C语言不是一门很容易学的语言。
现在，Swift在数值计算中运行得和C一样快，而且它没有内存安全问题，而且它更容易学习。Swift背后的LLVM编译器非常强大，并且有非常高效的优化，这将确保您的代码运行得非常快。
因为机器学习的Swift还处于非常早期的阶段，这意味着适合Swift的机器学习库并不多。不必担心，因为Swift具有惊人的Python互操作性。只需导入Swift中的任何Python库，它就能正常工作。
类似地，您可以将C和c++库导入到Swift中(对于c++，您需要确保头文件是用纯C编写的，而没有c++特性)。总之，如果您需要特定的功能，但它还没有在Swift中实现，您可以导入相应的Python、C或c++包。令人印象深刻的!
如果您曾经使用过TensorFlow，那么很可能是通过Python包完成的。在底层，Python版本的TensorFlow库底层有C代码。所以当你调用TensorFlow中的任何函数时，在某种程度上你会碰到一些C代码。这意味着检查源代码的速度是有限制的。例如，如果您想了解卷积是如何实现的，您将无法看到Python代码，因为它是在C语言中实现的。
在Swift中，情况就不同了。Chris Lattner称Swift是“LLVM(汇编语言)的语法糖”。这意味着从本质上说，Swift非常接近硬件，而且在硬件之间没有其他用C编写的代码层。这也意味着Swift代码非常快，如上所述。这一切都使您作为开发人员能够从一个非常高的级别检查代码到一个非常低的级别，而不需要进入C语言。
Swift只是谷歌深度学习创新的一部分。还有一个非常密切相关的组件:MLIR，它代表多级中间表示。MLIR将是谷歌统一的编译器基础设施，允许用Swift(或任何其他受支持的语言)编写代码，并将其编译到任何受支持的硬件。目前，针对不同的目标硬件有大量的编译器，但是MLIR将改变这一点，不仅允许代码重用，还允许编写定制的编译器底层组件。它还将允许研究人员应用机器学习来优化底层算法:
虽然MLIR充当ML的编译器，但是我们也看到它支持在编译器中使用机器学习技术!这一点尤其重要，因为开发数字库的工程师的扩展速度赶不上ML模型或硬件的多样化。
想象一下能够使用深度学习来帮助优化数据的底层内存平铺算法(类似于Halide试图完成的任务)。而且，这仅仅是机器学习在编译器中的开始和其他创造性应用！
如果你喜欢深度学习，那么Swift是一门你应该开始学习的语言。与Python相比，它具有许多优势。谷歌正在大力投资，使Swift成为其TensorFlow ML基础设施的一个关键组件，而且很有可能Swift将成为深度学习的语言。所以，早点开始学习Swift也会是你一个先发制人的优势。
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