【新智元导读】今年三月，谷歌在TensorFlow开发者峰会上公开演示了 Swift for TensorFlow。今天，TensorFlow宣布 Swift for TensorFlow已在 GitHub上开源：

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。为了实现我们的目标，经过深思熟虑，我们决定直接改进 Swift编程语言和编译器，使得 Tensor成为 Swift语言里面的一等公民，以此提升用户体验。

我们的方法不同于一般的 TensorFlow使用方法，开放了很多新的机会和渠道来解决现存问题。尽管目前项目尚处于早期开发阶段，我们还是决定将其开源，将我们的设计方案公布在开放的讨论组中，让所有爱好者都能参与进来。

设计文档

我们编写了一些文档，详细介绍了我们的理论和实现。这些文档都可以在 README文件中找到：

第一个必读文档是“Swift for TensorFlow设计总览”，这里介绍了项目的主要组成部分以及结合方式。

另外，我们还会详细介绍项目的几个重要领域。我们设计的基础是一个我们称之为“Graph Program Extraction”的算法，它可以让你用 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。另外，我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。我们还深入介绍了 Python与 Swift的集成，让你直接通过 Swift代码使用任意 Python API。

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，我们选择了 Swift作为主语言。如想了解我们如何决定了使用 Swift作为 TensorFlow的编程语言，你可以在这里找到答案：

行动起来吧！

鉴于项目还在早期阶段，你可以通过很多方式参与进来，为项目贡献自己的力量！我们有 macOS和 Linux的安装包，以及教你如何获取源代码的开发指南。在此阶段，如果你遇到困难，可以在 TensorFlow中文社区论坛的 “TensorFlow建议和反馈”板块联系我们：

我们很高兴能够为 TensorFlow创造一个全新的编程体验，同时我们也希望倾听你们的意见！