구글은 왜 파이썬을 버렸는가?

Google의 오픈소스 TensorFlow용 Swift는 의심할 여지 없이 Swift 프로그래밍 언어에 열정을 갖고 있는 개발자에게 특별한 이점입니다. 이는 또한 Swift의 아버지인 Chris Lattner의 위대함에 더욱 감탄하게 만듭니다.

이전에 Lattner는 Apple에서 Swift 개발을 주도했는데, 이는 빠르고 유용할 뿐만 아니라 개발자 커뮤니티에서 매우 인기가 높았습니다. 나중에 Tesla에서 6개월 동안 잠시 근무한 후 Lattner는 Google Brain에 합류하기로 결정했습니다. 2017년 8월. 기계 학습 및 인공 지능을 전문으로 하는 Swift for TensorFlow는 Google에 합류한 후 그의 첫 번째 큰 움직임이 될 것입니다.

또한 TensorFlow는 "그래프 프로그램 추출" 알고리즘을 통해 프로젝트의 여러 중요한 영역을 자세히 소개합니다. 개발자는 Eager Execution 스타일 프로그래밍 모델을 사용하여 높은 수준을 유지하면서 코드를 구현할 수 있습니다. TensorFlow 계산 그래프의 성능 이점. 또한 이 프로젝트를 통해 개발자는 Swift 코드를 통해 Python API를 직접 사용할 수도 있습니다.

물론 TensorFlow 관계자도 Swift를 메인 언어로 선택한 이유에 대해 "신뢰할 수 있는 그래프 프로그램 추출 알고리즘을 구현하는 것은 프로그래밍 언어 설계에 대한 요구 사항이 높다"고 언급하기도 했습니다.

일반적으로 Tensorflow가 오픈 소스가 되었기 때문에 Tensorflow가 제공하는 API는 신경망을 구축할 수 있는 자유가 충분하여 개발자가 기능을 구축하고 구현하는 데 대한 걱정을 상당 부분 해결합니다. 데이터 과학자에게 가장 편안한 언어인 Python은 TensorFlow에도 자연스럽게 들어맞습니다. fast.ai의 창립자이자 전 Kaggle 회장인 Jeremy Howard도 이 프로젝트를 본 후 트위터에 "우리가 마침내 Python을 내려놓을 수 있을까요?"라는 댓글을 남겼습니다.

추천 과정: Python Tutorial.

이전에 TensorFlow 관계자는 "Swift for TensorFlow를 사용하여 딥 러닝 모델을 다시 작성하기에는 너무 이르다"고 특별 알림을 주었습니다.

그렇다면 실제로 Swift를 시작하고 투자해야 할까요?

최근 Fritz.ai의 공동 창립자이자 CEO인 Jameson Toole은 "데이터 과학자가 Swift를 배워야 하는 이유"라는 제목의 기사를 게재하여 Swift for Tensorflow와 기계 학습 개발의 미래에 대해 이야기했습니다.

Swift를 iOS 기기에서 더 쉽게 사용할 수 있도록 하기 위한 TensorFlow의 간단한 래퍼로 생각하지 마세요라고 그는 말했습니다. 그것은 그 이상을 의미합니다. 이 프로젝트에서 변경되는 것은 전체 기계 학습 및 데이터 과학 생태계에서 사용되는 기본 도구입니다.

왜 이런 말을 하는 걸까요?

그는 계속해서 다음과 같이 말했습니다.

“이러한 배경에서 두 가지 추세가 서서히 스며드는 것을 볼 수 있습니다. 하나는 신경망과 딥 러닝을 통한 인공 지능의 르네상스이고, 다른 하나는 수십억 대의 스마트폰으로의 전환과 모바일로의 전환입니다. IoT 장치에서 실행되는 첫 번째 응용 프로그램입니다. 두 기술 모두 고성능 컴퓨팅 성능이 필요하며, Python은 이 경우 특히 부적합합니다. 긴 텐서 연산 체인을 통해 모바일 장치에서 실제로 문제가 되기 위해서는 수천 개의 라인과 코어로 컴파일되어야 하는 소프트웨어가 필요합니다. 이러한 상황에서 상대적으로 적은 메모리로 애플리케이션을 최적화하는 것은 적지 않습니다. 분명히 아직까지는 Python을 더 이상 사용할 수 없습니다.

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이는 더 이상 과도한 작업 부하로 GPU를 로드하는 데 의존하지 않기 때문에 데이터 과학자와 기계 학습 연구자에게는 큰 문제입니다. 모바일 애플리케이션 개발의 수렁에 빠져 새로운 프로그래밍 언어를 배우는 데 시간을 보내는 것은 비현실적으로 보이지만 Node.js 및 크로스 플랫폼 추상화 도구와 같은 JavaScript 프로젝트와 같이 이러한 전환 비용이 너무 높습니다. 이제 Python 환경에서는 프로젝트를 완료하기가 어렵습니다.

머신러닝과 엣지 컴퓨팅이 지배하는 세상에서

Python은 엔드투엔드 언어가 될 수 없습니다

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Python은 동적 언어로서 우리를 더 이상 데려갈 수 없습니다 그의 말에 따르면 엔지니어에게는 기계 학습을 '일급 시민'으로 취급하는 프로그래밍 언어가 필요합니다. 물론 그는 그 이유를 자세히 설명했습니다. 새로운 컴파일 분석은 TensorFlow를 사용하여 프로젝트를 구축하는 방식을 바꾸는 것과 밀접한 관련이 있지만 가장 눈길을 끄는 것은 프로그래밍 프로세스에 대한 그의 이해입니다.”

위 내용은 구글은 왜 파이썬을 버렸는가?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!