Google正在大力投资Swift语言，Swift只是Google深度学习创新的一部分。与Python相比，Swift拥有多方面的优势。而且Swift很可能成为深度学习的语言。如果你正在研究深度学习，那么我建议你开始学习Swift语言。先下手为强，尽早开始学习Swift吧。
Swift非常快
Swift的运行速度与C代码一样快，wift的数值计算速度与C一样快，还没有内存安全的问题，而且更容易学习。Swift背后的LLVM编译器功能非常强大，并且拥有非常高效的优化功能，可以确保代码快速地运行。
在Swift中使用Python、C和C++代码
由于Swift的机器学习才刚刚开始，因此Swift的机器学习库并不多。然而，你无需担心，因为Swift可以很好地与Python语言结合。你只需在Swift中导入Python库，就可以放心使用了。
与此同时，你还可以将C和C++库导入到Swift中（对于C++，你需要确保头文件是用纯C编写的，没有C++的特性）。
总而言之，如果你需要的某个特定的功能尚未在Swift中实现，则可以导入相应的Python、C或C++包。这一点简直逆天了！
如果你曾经使用过TensorFlow，那么很可能是通过Python包来实现的。在底层，Python版的TensorFlow是用C实现的。所以在TensorFlow中调用函数时，你一定会在某个层面上遇到一些C代码。这意味着在你查看源代码的时候，会遇到一些限制。例如，你想看看卷积的实现方式，却发现看不到Python代码，因为它是用C实现的。
然而，在Swift中情况有所不同。Chris Lattner称Swift是“LLVM [汇编语言]的语法糖”。这意味着从本质上讲，Swift非常靠近硬件，Swift与硬件之间没有其他用C写的附加层。这也意味着Swift代码非常快，如上所述。
因此，开发人员能够检查所有的代码，无论是高层的代码还是非常底层的代码，都无需深入C。
Swift版的TensorFlow不仅仅是一个代码库Swift版的TensorFlow不仅仅是另一种语言的TensorFlow。
从本质上来说，它是Swift语言的另一个分支（就像在git上创建branch一样）。这意味着Swift版的TensorFlow并不是一个代码库， 它本身就是一种语言，它内置的功能支持TensorFlow所需的所有功能。
例如，Swift版的TensorFlow拥有非常强大的自动微分系统，这是深度学习计算梯度所需的基础。相比之下，Python的自动微分系统不是语言的核心组成部分。有一些最初为Swift版的TensorFlow开发的功能后来被集成到了Swift语言本身中。
