Swiftで書かれたプログラムを1000倍速くした話 - Qiita
先日、関西モバイルアプリ研究会で「Swiftで書かれたプログラムを1000倍速くした話」のタイトルで LT をしました1。本投稿はその原稿をベースに、多少加筆修正したものです。 去年 Google が TensorFlow というニューラルネットワークのライブラリを公開しました。僕は Qoncept という AR や画像認識が専門の会社で働いているので、最近よく TensorFlow を使うんですが、残念ながら iOS 用にはまだビルドすることができません。そこで、 TensorFlow の内、テンソルの計算の部分を Swift でシミュレートするライブラリ TensorSwift を作りました。↓は TensorFlow の手書き文字認識のチュートリアル Deep MNIST for Experts を iOS 上で再現したデモです。 （ TensorSwift についての詳細はこちらの
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
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