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為什么機(jī)器學(xué)習(xí)的框架都偏向于Python
2017-05-13
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為什么機(jī)器學(xué)習(xí)的框架都偏向于Python

總結(jié)：好寫(xiě)、支持全面、好調(diào)、速度不慢。

1.Python是解釋語(yǔ)言，這讓寫(xiě)程序方便不只一點(diǎn)。舉例來(lái)說(shuō)，在C等編譯語(yǔ)言里寫(xiě)一個(gè)矩陣乘法，需要自己分配操作數(shù)（矩陣）的內(nèi)存、分配結(jié)果的內(nèi)存、手動(dòng)對(duì)BLAS接口調(diào)用gemm、最后如果沒(méi)用smart pointer還得手動(dòng)回收內(nèi)存空間。Python幾乎就是import numpy; numpy.dot兩句話的事。
Update (2015-5-7):當(dāng)然現(xiàn)在很多面向C/C++庫(kù)已經(jīng)支持托管的內(nèi)存管理了，這也讓開(kāi)發(fā)過(guò)程容易了很多，但解釋語(yǔ)言仍然有天生的優(yōu)勢(shì)——不需要編譯時(shí)間。這對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)這種需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。

2.Python的開(kāi)發(fā)生態(tài)成熟，有很多非常有用的庫(kù)可以用。除了上面說(shuō)到的NumPy，還有SciPy、NLTK、os（自帶）等等不一而足。Python靈活的語(yǔ)法還使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常實(shí)用的功能非常容易高效實(shí)現(xiàn)（編寫(xiě)和運(yùn)行效率都高），配合lambda等使用更是方便。這也是Python良性生態(tài)背后的一大原因。相比而言，Lua雖然也是解釋語(yǔ)言，甚至有LuaJIT這種神器加持，但其本身很難做到Python這樣，一是因?yàn)橛蠵ython這個(gè)前輩占領(lǐng)著市場(chǎng)份額，另一個(gè)也因?yàn)樗旧矸N種反常識(shí)的設(shè)計(jì)（比如全局變量）。不過(guò)借著Lua-Python bridge和Torch的東風(fēng)，Lua似乎也在寄生興起。

3.寫(xiě)程序方便對(duì)做機(jī)器學(xué)習(xí)的人很重要。因?yàn)榻?jīng)常需要對(duì)模型進(jìn)行各種各樣的修改，這在編譯語(yǔ)言里很可能是牽一發(fā)而動(dòng)全身的事情，Python里通常可以用很少的時(shí)間實(shí)現(xiàn)。

4.Python的效率不差。解釋語(yǔ)言的發(fā)展已經(jīng)大大超過(guò)許多人的想象。很多比如list comprehension的語(yǔ)法糖都是貼近內(nèi)核實(shí)現(xiàn)的。除了JIT[1]之外，還有Cython可以大幅增加運(yùn)行效率。最后，得益于Python對(duì)C的接口，很多像gnumpy, theano這樣高效、Python接口友好的庫(kù)可以加速程序的運(yùn)行，在強(qiáng)大團(tuán)隊(duì)的支撐下，這些庫(kù)的效率可能比一個(gè)不熟練的程序員用C寫(xiě)一個(gè)月調(diào)優(yōu)的效率還要高。


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