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【51CTO.com快譯】Julia于2018年嶄露頭角，現(xiàn)成為增長速度最快的編程語言之一，因結(jié)合幾種主要語言的優(yōu)勢(shì)而備受推崇。

Julia最近迎來了1.0版本，其背后的開發(fā)者現(xiàn)在致力于讓它成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的***語言。

幫助實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)的是Flux，這是一種面向Julia的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫，旨在使機(jī)器學(xué)習(xí)代碼更易于編寫、簡化訓(xùn)練過程，并且在GPU和谷歌的張量處理單元（TPU）之類的硬件加速器上提供與競爭性框架相比明顯的性能優(yōu)勢(shì)。

如今，Python和R兩大語言通常在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域占主導(dǎo)地位，就開發(fā)人員當(dāng)中的人氣指數(shù)而言，Python仍然是增長速度最快的編程語言，這在很大程度上取決于它擁有強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)框架和庫。相比之下，只有比較少的開發(fā)人員使用剛剛興起的Julia。

話雖如此，Julia背后的團(tuán)隊(duì)表示，他們開發(fā)的這種語言非常適合構(gòu)建可微分算法，可微分算法是指數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的過程代碼，可用于構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)中所使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

Julia團(tuán)隊(duì)在一篇博文中寫道：“我們需要一種語言來編寫可微分算法，而Flux助力Julia成為這種語言。”

“Julia是針對(duì)數(shù)學(xué)和數(shù)值計(jì)算從頭開始設(shè)計(jì)的，異常適合表達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)算法。與此同時(shí)，它融合了編譯器方面的現(xiàn)代設(shè)計(jì)和新穎想法，因而更容易滿足先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)的高性能要求。”

據(jù)博文聲稱，F(xiàn)lux庫使用各種面向機(jī)器學(xué)習(xí)的工具擴(kuò)展了Julia的編譯器，支持在性能與開發(fā)人員的控制之間取得更好平衡的一級(jí)梯度、面向GPU的即時(shí)CUDA內(nèi)核編譯、訓(xùn)練期間減少開銷的自動(dòng)批量處理以及便于在谷歌TPU上運(yùn)行的優(yōu)化。

該團(tuán)隊(duì)表示，Julia連同F(xiàn)lux以及即將推出的可微分編程語言Myia和最近的Swift for Tensorflow，可能很快就會(huì)挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)框架和方法。

該團(tuán)隊(duì)寫道：“我們認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)的未來在于語言和編譯器技術(shù)，尤其在于擴(kuò)展新舊語言以滿足機(jī)器學(xué)習(xí)研究的高要求。”他們補(bǔ)充道，“支持微分、矢量化和異種硬件的”語言將“推動(dòng)科學(xué)領(lǐng)域的諸多進(jìn)步。”

Julia團(tuán)隊(duì)稱：“這些下一代工具（Myia、Swift/TF和Flux）想成為與現(xiàn)有的對(duì)應(yīng)框架（TensorFlow、PyTorch和Knet）一樣適用于生產(chǎn)環(huán)境還有一段路要走。”

“但如果你在機(jī)器學(xué)習(xí)取得新的突破，它們可能是你***的選擇。試用一下它們，看看機(jī)器學(xué)習(xí)的未來是什么樣子。”

今年早些時(shí)候Julia迎來版本1.0后，這種語言的用戶們大體看好它的進(jìn)展情況，不過一些人仍對(duì)其錯(cuò)誤處理和說明文檔毫無幫助的現(xiàn)狀感到擔(dān)憂。

據(jù)LinkedIn聲稱，機(jī)器學(xué)習(xí)工程師是近幾年發(fā)展速度最快的工作類別，現(xiàn)在有越來越多的免費(fèi)課程可供想要主攻這個(gè)領(lǐng)域的開發(fā)人員使用。

原文標(biāo)題：Julia vs Python: Which programming language will rule machine learning in 2019?，作者：Nick Heath

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