निम्नलिखित प्रोटोकॉल विश्व स्तर पर उपलब्ध हैं।
MutableCollectionएल्गोरिदम के लिए अनुकूलन बिंदु प्रदान करता है।यदि मानक लाइब्रेरी में शामिल किया जाता है, तो ये आवश्यकताएं केवल
MutableCollectionका हिस्सा होंगी। इस बीच, आपMutableCollectionAlgorithmsपर परिभाषित अन्य एल्गोरिदम से उपयोग किए जाने वाले इन अनुकूलन बिंदुओं को प्राप्त करने के लिएMutableCollectionAlgorithmsके लिए एक संग्रह की अनुरूपता की घोषणा कर सकते हैं।घोषणा
public protocol MutableCollectionAlgorithms: MutableCollection where SubSequence: MutableCollectionAlgorithmsघोषणा
public protocol TensorFlowScalar : _TensorFlowDataTypeCompatibleघोषणा
public protocol TensorRangeExpressionवे प्रकार जिनके तत्वों को एक ही प्रकार के कुछ उच्च-रैंक तत्वों में एकत्रित किया जा सकता है (उदाहरण: टेंसर, टेंसर का टुपल)
घोषणा
public protocol Collatableएक प्रकार जिसके नेस्टेड गुणों और तत्वों को किसी
Deviceमें कॉपी किया जा सकता है।घोषणा
public protocol CopyableToDevice : _CopyableToDeviceएक प्रकार जिसका मान गुणों या तत्वों के लिए कस्टम कुंजी पथ प्रदान करता है।
घोषणा
public protocol KeyPathIterable : _KeyPathIterableBaseTensorFlow के साथ संगत एक स्केलर डेटा प्रकार।
TensorFlowScalarके अनुरूप प्रकार का उपयोगScalarसे संबंधितTensorप्रकार के रूप में किया जा सकता है।एक पूर्णांक डेटा प्रकार जो पूर्णांक प्रकारों का प्रतिनिधित्व करता है जिसे TensorFlow में टेंसर सूचकांक के रूप में उपयोग किया जा सकता है।
घोषणा
public protocol TensorFlowIndex : BinaryInteger, TensorFlowScalarएक फ़्लोटिंग-पॉइंट डेटा प्रकार जो
Differentiableके अनुरूप है और TensorFlow के साथ संगत है।टिप्पणी
जबScalarसंबंधित प्रकारTensorFlowFloatingPointके अनुरूप होता है, तोTensorसशर्त रूप सेDifferentiableके अनुरूप होता है।घोषणा
public protocol TensorFlowFloatingPoint: TensorFlowScalar & BinaryFloatingPoint & Differentiable & ElementaryFunctions where Self.RawSignificand: FixedWidthInteger, Self == Self.TangentVectorएक प्रकार जो गणितीय रूप से एक भिन्न अनेक गुना का प्रतिनिधित्व करता है जिसके स्पर्शरेखा स्थान परिमित-आयामी होते हैं।
घोषणा
public protocol Differentiableमानों वाला एक प्रकार जो बिंदुवार गुणन का समर्थन करता है।
घोषणा
public protocol PointwiseMultiplicative : AdditiveArithmeticएक प्रकार जो एक अनारक्षित वेक्टर स्थान का प्रतिनिधित्व करता है। इस प्रकार के मान इस वेक्टर स्थान में तत्व हैं और इनका या तो कोई आकार नहीं है या स्थिर आकार है।
घोषणा
public protocol VectorProtocol : AdditiveArithmeticएक प्रकार जो यूक्लिडियन स्थान में भिन्न है। प्रकार एक सदिश समष्टि का प्रतिनिधित्व कर सकता है, या इसमें एक सदिश समष्टि और कुछ अन्य गैर-विभेदनीय घटक शामिल हो सकते हैं।
गणितीय रूप से, यह एक उत्पाद मैनिफोल्ड का प्रतिनिधित्व करता है जिसमें एक अलग-अलग वेक्टर स्पेस और कुछ मनमाना मैनिफोल्ड शामिल होते हैं, जहां पूरे उत्पाद मैनिफोल्ड का स्पर्शरेखा बंडल वेक्टर स्पेस घटक के बराबर होता है।
यह अमूर्तन सामान्य भिन्न डेटा संरचनाओं का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोगी है जिसमें भिन्न वेक्टर गुण और अन्य संग्रहीत गुण शामिल हैं जिनमें कोई व्युत्पन्न नहीं है, उदाहरण के लिए
struct Perceptron: @memberwise EuclideanDifferentiable { var weight: SIMD16<Float> var bias: Float @noDerivative var useBias: Bool }टिप्पणी
एक प्रकार कोEuclideanDifferentiableके अनुरूप बनाएं यदि यह केवल इसके वेक्टर स्पेस घटक के संबंध में भिन्न हो और जब इसकाTangentVectorइसके वेक्टर स्पेस घटक के बराबर हो।घोषणा
public protocol EuclideanDifferentiable : Differentiableघोषणा
public protocol Module: EuclideanDifferentiable, KeyPathIterable where TangentVector: VectorProtocol & ElementaryFunctions & PointwiseMultiplicative & KeyPathIterableएक तंत्रिका नेटवर्क परत.
Layerके अनुरूप प्रकार उन फ़ंक्शंस का प्रतिनिधित्व करते हैं जो इनपुट को आउटपुट में मैप करते हैं। उनके पास वज़न टेंसर जैसे मापदंडों द्वारा दर्शाई गई एक आंतरिक स्थिति हो सकती है।Layerउदाहरण इनपुट को आउटपुट में मैप करने के लिए एक अलग-अलगcallAsFunction(_:)विधि को परिभाषित करते हैं।घोषणा
public protocol Layer : Module where Self.Input : Differentiableएक पैरामीटर रहित तंत्रिका नेटवर्क परत।
पैरामीटर रहित परतों का
TangentVectorहमेशाEmptyTangentVectorहोता है।घोषणा
public protocol ParameterlessLayer : Layer where Self.TangentVector == EmptyTangentVectorएक प्रकार जिसमें प्राथमिक कार्य उपलब्ध हैं।
एक "प्राथमिक फलन" घातों, मूलों, घातांकों, लघुगणक, त्रिकोणमितीय फलनों (sin, cos, tan) और उनके व्युत्क्रमों तथा अतिपरवलयिक फलनों (सिंह, कोश, तन्ह) और उनके व्युत्क्रमों से निर्मित एक फलन है।
इस प्रोटोकॉल के अनुरूप होने का मतलब है कि ये सभी बिल्डिंग ब्लॉक प्रकार पर स्थिर कार्यों के रूप में उपलब्ध हैं।
let x: Float = 1 let y = Float.sin(x) // 0.84147096घोषणा
public protocol ElementaryFunctionsएक प्रकार जिसके नेस्टेड फ़्लोटिंग-पॉइंट टेंसर गुणों और तत्वों को पूर्ण परिशुद्धता से कम परिशुद्धता में परिवर्तित किया जा सकता है और इसके विपरीत।
एक कार्यान्वयन विवरण का उपयोग इस तथ्य के आसपास काम करने के लिए किया जाता है कि स्विफ्ट एक सामान्य बाधा व्यक्त नहीं कर सकती है कि कुछ प्रकार का
Samplingका एक उदाहरण होना चाहिए।घोषणा
public protocol SamplingProtocol : Collectionएक प्रकार जिसे
numpy.ndarrayउदाहरण से प्रारंभ किया जा सकता है जिसेPythonObjectके रूप में दर्शाया जाता है।घोषणा
public protocol ConvertibleFromNumpyArrayएक प्रकार जो एक या अधिक NumPy स्केलर प्रकारों के साथ बिटवाइज़ संगत है।
घोषणा
public protocol NumpyScalarCompatibleएक प्रकार जिसका मान
PythonObjectमें परिवर्तित किया जा सकता है।घोषणा
public protocol PythonConvertibleएक प्रकार जिसे
PythonObjectसे प्रारंभ किया जा सकता है।घोषणा
public protocol ConvertibleFromPythonएक प्रकार जो बीज योग्य नियतात्मक छद्म-यादृच्छिक डेटा प्रदान करता है।
एक SeadableRandomNumberGenerator का उपयोग कहीं भी किया जा सकता है जहां एक RandomNumberGenerator का उपयोग किया जाएगा। यह तब उपयोगी होता है जब छद्म-यादृच्छिक डेटा को रनों में पुन: प्रस्तुत करने की आवश्यकता होती है।
SeadableRandomNumberGenerator प्रोटोकॉल के अनुरूप
एक कस्टम प्रकार को
SeedableRandomNumberGeneratorप्रोटोकॉल के अनुरूप बनाने के लिए,init(seed: [UInt8])इनिशियलाइज़र, साथ हीRandomNumberGeneratorकी आवश्यकताओं को लागू करें।next()द्वारा लौटाए गए मानों को एक नियतात्मक अनुक्रम बनाना चाहिए जो केवल आरंभीकरण पर प्रदान किए गए बीज पर निर्भर करता है।घोषणा
public protocol SeedableRandomNumberGenerator : RandomNumberGeneratorघोषणा
public protocol RandomDistributionएक आवर्ती परत कोशिका.
घोषणा
public protocol RecurrentLayerCell: Layer where Input == RNNCellInput<TimeStepInput, State>, Output == RNNCellOutput<TimeStepOutput, State>मानों वाला एक प्रकार जो भिन्न-भिन्न बाइनरी ऑपरेशनों का समर्थन करता है।
मर्ज फ़ंक्शंस के लिए सामान्य आवश्यकता के रूप में
BidirectionalRecurrentLayerद्वारा उपयोग किया जाता है।घोषणा
public protocol Mergeable : AdditiveArithmetic, Differentiableघोषणा
public protocol TensorOperationघोषणा
public protocol TFTensorOperation : TensorOperationटेंसरफ़्लो संचालन को कॉल करने के लिए विशेष प्रोटोकॉल जो इनपुट के रूप में विषम सरणी लेते हैं।
घोषणा
public protocol AnyTensorघोषणा
public protocol TensorProtocolघोषणा
public protocol DifferentiableTensorProtocol: TensorProtocol & Differentiable & EuclideanDifferentiable where Scalar: TensorFlowFloatingPointएक प्रोटोकॉल जो उन प्रकारों का प्रतिनिधित्व करता है जिन्हें
Array<CTensorHandle>पर मैप किया जा सकता है।रनटाइम पर टेन्सर की संख्या निर्धारित करने के लिए इस प्रोटोकॉल को
TensorGroupसे अलग से परिभाषित किया गया है। उदाहरण के लिए,[Tensor<Float>]संकलन समय पर अज्ञात संख्या में तत्व हो सकते हैं।यह प्रोटोकॉल उन संरचनाओं के लिए स्वचालित रूप से प्राप्त किया जा सकता है जिनके सभी संग्रहीत गुण
TensorGroupप्रोटोकॉल के अनुरूप हैं। यह उन संरचनाओं के लिए स्वचालित रूप से प्राप्त नहीं किया जा सकता है जिनके सभी गुण कंस्ट्रक्टर आवश्यकता के कारणTensorArrayProtocolके अनुरूप हैं (यानी, ऐसे मामलों में यह जानना असंभव होगा कि संग्रहीत गुणों के बीचcountकैसे तोड़ा जाए)।घोषणा
public protocol TensorArrayProtocolएक प्रोटोकॉल जो उन प्रकारों का प्रतिनिधित्व करता है जिन्हें
Array<CTensorHandle>से मैप किया जा सकता है।जब एक
TensorGroupएक Tensor ऑपरेशन के तर्क के रूप में उपयोग किया जाता है, तो इसे एक तर्क सूची के रूप में पारित किया जाता है जिसके तत्व प्रकार के Tensor फ़ील्ड होते हैं।जब एक टेंसर ऑपरेशन के परिणामस्वरूप एक
TensorGroupलौटाया जाता है, तो इसे टेंसर ऑपरेशन के टेंसर परिणामों पर सेट किए गए टेंसर फ़ील्ड के साथ प्रारंभ किया जाता है।घोषणा
public protocol TensorGroup : TensorArrayProtocolx10 में एक समर्थित डेटाटाइप.
घोषणा
public protocol XLAScalarType