Clap de fin pour Swift for Tensorflow. Présenté en 2018, le projet avait l'objectif d'apporter une nouvelle façon de développer des modèles d'apprentissage machine en intégrant la bibliothèque de machine learning créée par Google dans le langage de programmation polyvalent et open source d'Apple. Son développement vient de s'arrêter. Sur le site Tensorflow.org, l’emploi de l’imparfait donne d'emblée le ton : « Swift pour TensorFlow était une expérience dans la plateforme de nouvelle génération pour l'apprentissage automatique, intégrant les dernières recherches sur l'apprentissage automatique, les compilateurs, la programmation différenciable, la conception de systèmes et au-delà. Il a été archivé en février 2021 », peut-on lire. « Ce site ne recevra plus de mises à jour », est-il clairement indiqué. Le projet était conduit par Google.
Néanmoins, la documentation de l’API d’apprentissage en profondeur (orientée vers la sémantique à valeur mutable) continuera d’être accessible sur Github, de même que les téléchargements binaires. Les comptes-rendus de la réunion Open Design Review peuvent également être consultés.
Poursuite de l'ajout de la programmation différentiable
Si le projet Swift for Tensorflow s'arrête, en revanche, l’ajout de la programmation différentiable dans Swift se poursuit. Un certain nombre d’autres réalisations ont été menées à travers ce projet qui a par exemple favorisé le développement de plus de 30 modèles Swift for TensorFLow destinés à être utilisés pour bâtir des applications d’apprentissage machine.
Parmi les autres travaux, le projet SwiftFusion combine l’apprentissage en profondeur avec des modèles graphiques probabilistes pour le suivi de mouvements 3D et au-delà. Parallèlement, des projets dérivés continuent activement leur développement : PythonKit sur l’interopérabilité de Python avec Swift, swift-jupyter pour utiliser le langage d’Apple dans les blocs-notes Jupyter.
Plusieurs propositions mises en oeuvre
Plusieurs propositions d’évolution de Swift ont été mises en oeuvre. Elles sont accessibles sur Github : SE-0195 (types de recherche dynamique de membres définis par l’utilisateur), SE-0216 (types appelables dynamiquement définis par l’utilisateur), SE-0233 (Make Numeric Affiner) et SE-0253 (valeurs appelables de types nominaux définis par l’utilisateur).
Le projet Swift for TensorFlow a été présenté pour la première fois en mars 2018 sur TensorFlow Dev Summit. Il a été mis en open source en avril 2018.