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为什么机器学习的框架都偏向于Python?

为什么机器学习的框架都偏向于Python?

森林海 2019-04-11 11:07:43
为什么机器学习的框架都偏向于Python
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3 回答

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扬帆大鱼

TA贡献1799条经验 获得超9个赞

首先python是解释语言,写程序很方便,所以做研究的人喜欢用它。正如为什么很多做研究的人用Matlab那样。出成果才是研究者关心的事情,实现只要方便就行。

然而在性能方面,我拿 python 和 c++ 做个比较。

c++ 的cpu效率是远远高于 python 的,这点大家都承认吧。不过 python 是一门胶水语言,它可以和任何语言结合,基于这个优点,很多数据处理的python 库底层都是 c++ 实现的,意思就是说:你用python写code,但效率是c++的。只有那些for 循环,还是用python的效率。

近年来机器学习最要是深度学习,而深度学习使用cuda gpu加速远比cpu要快,而cuda 是c++写的。所以现在TensorLayer、theano 等深度学习库都是 python 编程、底层c++。

而那些for 循环的效率,在整体耗时里面完全可以忽略!

有的人就会说,那为什么不直接用c++ 写cuda?不是更快吗?我想告诉大家,如果没有多年的cuda经验,写出来的代码效率绝对是个问题。

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反对 回复 2019-04-16
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largeQ

TA贡献2039条经验 获得超7个赞

学习Python编程语言,是大家走入编程世界的最理想选择。无论是学习任何一门语言,基础知识,就是基础功非常的重要,找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路, 你的进步速度也会快很多,无论我们学习的目的是什么,不得不说Python真的是一门值得你付出时间去学习的优秀编程语言。在选择培训时一定要多方面对比教学,师资,项目,就业等,慎重选择。

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反对 回复 2019-04-16
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慕码人8056858

TA贡献1803条经验 获得超6个赞

1. Python是解释语言,这让写程序方便不只一点。举例来说,在C等编译语言里写一个矩阵乘法,需要自己分配操作数(矩阵)的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事。
Update (2015-5-7): 当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了,这也让开发过程容易了很多,但解释语言仍然有天生的优势——不需要编译时间。这对机器学习这种需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。

2. Python的开发生态成熟,有很多非常有用的库可以用。除了上面说到的NumPy,还有SciPy、NLTK、os(自带)等等不一而足。Python灵活的语法还使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现(编写和运行效率都高),配合lambda等使用更是方便。这也是Python良性生态背后的一大原因。相比而言,Lua虽然也是解释语言,甚至有LuaJIT这种神器加持,但其本身很难做到Python这样,一是因为有Python这个前辈占领着市场份额,另一个也因为它本身种种反常识的设计(比如全局变量)。不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风,Lua似乎也在寄生兴起。

3. 写程序方便对做机器学习的人很重要。因为经常需要对模型进行各种各样的修改,这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情,Python里通常可以用很少的时间实现。

4. Python的效率不差。解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。很多比如list comprehension的语法糖都是贴近内核实现的。除了JIT[1]之外,还有Cython可以大幅增加运行效率。最后,得益于Python对C的接口,很多像gnumpy, theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行,在强大团队的支撑下,这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高。



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反对 回复 2019-04-16
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