谷歌又开源了: Swift for TensorFlow

谷歌正式开源SwiftforTensorFlow项目,这是一种为TensorFlow设计的新编程模型,它结合了TensorFlow计算图与EagerExecution的优点,并提高了软件架构的可用性。SwiftforTensorFlow通过GraphProgramExtraction算法实现了灵活的编程模型,同时保留了TensorFlow计算图的高性能优势。

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今年三月,谷歌在 TensorFlow 开发者峰会上公开演示了 Swift for TensorFlow,近日,TensorFlow 官网宣布 Swift for TensorFlow 已在 GitHub 上开源,地址如下:

https://github.com/tensorflow/swift

关于 Swift for TensorFlow

谷歌又开源了: Swift for TensorFlow谷歌又开源了: Swift for TensorFlow

Swift for TensorFlow 为 TensorFlow 提供了一种新的编程模型,将 TensorFlow 计算图与 Eager Execution 的灵活性和表达能力结合在了一起,同时还注重提高整个软件架构每一层的可用性。

设计的基础是一个称之为「Graph Program Extraction」的算法,它可以让大家用 Eager Execution 式的编程模型来轻松地实现代码,同时还保留 TensorFlow 计算图的高性能优势。

实现可靠的 Graph Program Extraction 算法对于编程语言的设计有很高的要求,经过分析和讨论,谷歌选择了 Swift 作为主语言。他们将高级的自动微分功能直接集成在了 Swift 语言和编译器里面。

「Swift for TensorFlow 设计总览」文档里介绍了项目的主要组成部分以及结合方式。谷歌还深入介绍了 Python 与 Swift 的集成,大家可以直接通过 Swift 代码使用任意 Python API。

目前该项目有 macOS 和 Linux 的安装包,以及教大家如何获取源代码的开发指南。目前这一项目还处于早期开发阶段,大家可以参与到他们设计方案的讨论中,一起促进这一项目的发展。大家如果遇到困难,可以在 TensorFlow 中文社区论坛的 “TensorFlow 建议和反馈” 板块联系开发人员.

原文来自:https://www.linuxprobe.com/swift-for-tensorflow.html

转载于:https://my.oschina.net/ssdlinux/blog/1807489

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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