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随着互联网的不断发展,总会有许多新的编程开发语言出现,而今天我们就一起来了解一下,在人工智能编程开发领域都有哪些新的编程语言得到程序员的关注。
Swift拥有强力的后援
Swift是由Chris Lattner在苹果工作时创建的。目前,Chris Lattner在Google Brain工作——这是世界上先进的人工智能研究团队之一。Swift语言的创始人如今在研究深度学习的实验室工作,这个事实说明这是一个重大的项目。
前段时间,Google意识到尽管Python是一种优秀的语言,但它仍有许多难以克服的局限性。TensorFlow需要一种新语言,经过长时间的考虑后,这个重任落到了Swift肩上。
Swift版的TensorFlow不仅仅是一个代码库
Swift版的TensorFlow不仅仅是另一种语言的TensorFlow。
从本质上来说,它是Swift语言的另一个分支(就像在git上创建branch一样)。这意味着Swift版的TensorFlow并不是一个代码库, 它本身就是一种语言,它内置的功能支持TensorFlow所需的所有功能。
例如,Swift版的TensorFlow拥有非常强大的自动微分系统,这是深度学习计算梯度所需的基础。相比之下,Python的自动微分系统不是语言的核心组成部分。有一些初为Swift版的TensorFlow开发的功能后来被集成到了Swift语言本身中。
Swift非常快
当一次得知Swift的运行速度与C代码一样快时,我感到非常惊讶。我知道C经过了高度优化,且可以实现非常高的速度,但这需要以微内存管理为代价,因此C不能保证内存的安全。此外,C不是一种非常容易学习的语言。
如今,Swift的数值计算速度与C一样快,还没有内存安全的问题,而且更容易学习。Swift背后的LLVM编译器功能非常强大,并且拥有非常高效的优化功能,可以确保代码快速地运行。
你可以在Swift中使用Python、C和C++代码
由于Swift的机器学习才刚刚开始,因此Swift的机器学习库并不多。然而,你无需担心,因为Swift可以很好地与Python语言结合。你只需在Swift中导入Python库,就可以放心使用了。
与此同时,你还可以将C和C++库导入到Swift中(对于C++,你需要确保头文件是用纯C编写的,没有C++的特性)。
总而言之,如果你需要的某个特定的功能尚未在Swift中实现,则可以导入相应的Python、C或C++包。这一点简直逆天了!
Swift还可以深入底层
如果你曾经使用过TensorFlow,那么很可能是通过Python包来实现的。在底层,Python版的TensorFlow是用C实现的。所以在TensorFlow中调用函数时,你一定会在某个层面上遇到一些C代码。这意味着在你查看源代码的时候,会遇到一些限制。例如,你想看看卷积的实现方式,却发现看不到Python代码,因为它是用C实现的。
然而,在Swift中情况有所不同。Chris Lattner称Swift是“LLVM [汇编语言]的语法糖”。这意味着从本质上讲,Swift非常靠近硬件,Swift与硬件之间没有其他用C写的附加层。这也意味着Swift代码非常快,如上所述。
因此,开发人员能够检查所有的代码,无论是高层的代码还是非常底层的代码,都无需深入C。
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