なぜGoogleはPythonを放棄したのでしょうか?

Google のオープンソース Swift for TensorFlow は、Swift プログラミング言語に情熱を注ぐ開発者にとって間違いなく特別なメリットです。このことからもスウィフトの父であるクリス・ラトナーの偉大さをさらに感嘆することになる。

以前、ラトナー氏は Apple で Swift の開発を主導していました。Swift は高速で使いやすいだけでなく、開発者コミュニティの間で非常に人気がありました。その後、Tesla に 6 か月間短期間滞在した後、Lattner 氏は Tesla を選択しました。 2017 年 8 月に Google Brain に入社し、機械学習と人工知能を専門としています。現時点では、TensorFlow の Swift が Google 入社後の最初の大きな動きになるはずです。

#さらに、TensorFlow では、プロジェクトのいくつかの重要な領域も詳細に紹介されており、「グラフ プログラム抽出」アルゴリズムを通じて、開発者は Eager Execution スタイルを使用できます。 TensorFlow 計算グラフの高性能の利点を維持しながら、コードを実装するためのプログラミング モデル。さらに、このプロジェクトでは、開発者が Swift コードを通じて Python API を直接使用できるようになります。

もちろん、TensorFlow 関係者は、Swift をメイン言語として選択した理由として、「信頼性の高いグラフ プログラム抽出アルゴリズムの実装には、プログラミング言語の設計に高い要件がある」ためであるとも述べています。

一般的に言えば、Tensorflow はオープンソースであるため、Tensorflow が提供する API にはニューラル ネットワークを構築するための十分な自由度があり、開発者が関数を構築および実装する際の悩みは大幅に解決されます。 TensorFlow の基本モデルの使用を考慮すると、Python はデータ サイエンティストにとって最も使いやすい言語であり、TensorFlow にも自然に適合します。 fast.ai の創設者で元 Kaggle 社長の Jeremy Howard でさえ、このプロジェクトを見て Twitter で次のようにコメントしました。「ついに Python を廃止できるでしょうか?」

推奨コース: Python チュートリアル 。

以前、TensorFlow 関係者は、「TensorFlow 用に Swift を使用して深層学習モデルを書き直すのは時期尚早です。」という特別な注意を促しました。 Swift への投資を始める必要がありますか?

最近、Fritz.ai の共同創設者兼 CEO である Jameson Toole が、「データ サイエンティストが Swift の学習を開始する必要がある理由」というタイトルの記事を公開し、その中で Tensorflow の Swift と Tensorflow の将来について語りました。機械学習の開発。

Swift を、iOS デバイスで使いやすくするための TensorFlow の単純なラッパーと考えないでください、と彼は言いました。それはそれ以上の意味があります。このプロジェクトで変わるのは、機械学習とデータ サイエンスのエコシステム全体で使用されるデフォルトのツールです。

なぜそんなことを言うのですか？

彼は続けました:

「この文脈では、2 つのトレンドがゆっくりと浸透していることがわかります。1 つはニューラル ネットワークとディープ ラーニングによる人工知能です。ルネサンス、1 つはシフトです」数十億台のスマートフォンや IoT デバイス上で実行されるモバイル ファースト アプリケーションに適用されます。どちらのテクノロジーも高性能のコンピューティング能力を必要とするため、その場合、Python は特に不向きです。

一方で、ディープ ラーニングは計算コストが高く、テンソル演算の長いチェーンを介して巨大なデータ セットを渡す必要があります。これらの計算を迅速に実行するには、ソフトウェアは数千のラインとコアを特殊なプロセッサと組み合わせる必要があります。コンパイル。モバイル デバイスの消費電力と発熱が本当に懸念される場合、これらの問題は深刻になり始めます。相対的に言えば、アプリケーションを最適化するために、より少ないメモリをより効率的なプロセッサに交換するのは時間の無駄です。小さな課題です。明らかに、これまでのところ、

Python はまだ良い解決策ではありません

.

Forデータ サイエンティストや機械学習の研究者にとって、これは大きな問題です。私たちはもはや GPU に重いワークロードを負わせることに頼ることはありませんが、ほとんどの人はモバイル アプリケーション開発の泥沼にはまってしまっています。新しいプログラミング言語の学習に時間を費やすのは非現実的だと思われます。しかし、スイッチング コストは現実のものです。高すぎます。たとえば、Node.js のような JavaScript プロジェクトや、React Native のようなクロスプラットフォーム抽象化ツールです。現在、Python 環境でプロジェクトを完了するのは困難です。

機械学習とエッジ コンピューティングが支配する時代において 世界では、主に TensorFlow 向け Swift の推進により、

Python がエンドツーエンド言語

になることはできません。Chris Lattner 氏は、

Python は次のように考えています。は動的言語として、これ以上私たちを連れて行くことはできません. 彼の言葉を借りれば、エンジニアは機械学習を「第一級市民」として扱うプログラミング言語が必要です。もちろん、新しいコンパイル分析を採用することが重要である理由について彼は深く詳しく説明しましたが、 TensorFlow を使用してプロジェクトを構築する方法を変えることと密接に関係していると彼は言い、最も目を引くのはプログラミング プロセスを理解していることです。」

以上がなぜGoogleはPythonを放棄したのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。