选自tryolabs
作者： Joaquín Thu 机械之心编译 介入：Panda、RacoonPython 并不完善，而 Swift 则正在谷歌和苹果的配合养育下茁壮发展，有望发展为深度学习领域一门新的主要语言。克日，Tryolabs 的研究工程师 Joaquín Alori 公布了一篇长文，从 Python 的瑕玷一起谈到了谷歌在 Swift 机械学习方面的大设计，而且文中还给出了相当多一些详细的代码实例。可微分编程真如 Yann LeCun 所言的那样会成为新一代的程序开发范式吗？Swift 又将在其中饰演怎样的角色？也许你能在这篇文章中找到谜底。
克日，外洋一小哥在 tryolabs 上写了一篇博文，为我们详尽地先容了 Python 的缺陷与相比之下 Swift 的优势，注释了为什么 Swift 版的 TensorFlow 未来在机械学习领域有非常好的发展前景。 其中包罗大量代码示例，展示了如何用 Swift 优雅地编写机械学习程序。
两年之前，谷歌的一个小团队最先研究让 Swift 语言成为首个在语言层面上一流地整合了可微分编程能力的主流语言。该项目的研究局限着实与众不同，而且也取得了一些精彩的初期研究成果，似乎离民众应用也并不很远了。
尽管如此，该项目却并未在机械学习社区引起多大回响，而且许多实践者还对此浑然不觉。造成这种效果的主要原因之一是语言的选择。机械学习社区的许多人很大程度上并不体贴 Swift，谷歌研究它也让人们感应疑惑；由于 Swift 主要用来开发 iOS 应用而已，在数据科学生态系统中险些毫无存在感。
不外，事实却并非如此，只需粗略地看看谷歌这个项目，就能发现这是一个重大且雄心壮志的设计，甚至足以将 Swift 确立为机械学习领域的要害成员。此外，纵然我们 Tryolabs 也主要使用 Python，但我们照样以为 Swift 是一个绝佳的选择；也因此，我们决议写这篇文章以辅助众人领会谷歌的设计。
但在深入 Swift 以及「可微分编程」的真正寄义之前，我们应该先回首一下当前的状态。
Python，你怎么了？！
到目前为止，Python 都依然是机械学习领域最常被使用的语言，谷歌也有大量用 Python 编写的机械学习软件库和工具。那么，为什么还要用 Swift？Python 有什么问题吗？,
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