TensorFlowで学習したモデルを使ってiOS/Swiftで実行する - Qiita
最近 Qoncept では TensorFlow を使った案件が続いており、その中で TensorFlow を iOS 上で使いたいことがありました。 ぱっと浮かんだ選択肢は次の二つでした。 TensorFlow を iOS 用にビルドして C++ の API を Swift から叩く 学習は TensorFlow / Python で行って、テンソルの計算だけを iOS / Swift でシミュレーションする しかし、前者ついては、まだ TensorFlow を iOS 用にビルドできなさそうでしたしできるようになりました（コメント参照）、たとえできたとしても C++ の API を Swift から叩くのは辛そうです。 TensorFlow がありがたいのは学習時の自動微分等の機能であって、学習済みのモデルを利用するときはただテンソルの計算をしてるだけです。別に学習を iOS 上でやり
Swift界隈で話題沸騰中のテストフレームワーク Quick とは？ - Qiita
Quickとは？ QuickはSwiftが発表された２日後にGithubにコミットされた、世界で一番最初のSwiftのテストフレームワークです。ビヘイビア駆動開発(BDD)指向のテストフレームワークで、SwiftとObjective-Cの両方の言語に対応しています。RSpec, Specta, Ginkgoの影響を受けているそうで、記述がしやすく可読性の高いケースを表現できるのが特徴です。 ロゴもSwift調のデザインで素敵です。 開発者は？ 開発者はmodocache (もどかしい)さんという日本にいらっしゃるエンジニアさんが作られています。ハンドルネームがとってもお洒落ですね。 期待度は？ まだ開発開始から２週間弱ですが、とても活発に開発が行われており今後Swiftのデファクトテストフレームワークになるのではと期待が寄せらています。 また既存のObjCテストフレームワーク(※)はSwi
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