Juliaでゼロから作るDeep Learning
もともとPython使いの自分には、ゼロから作るDeep LearningをPythonでやっても面白くない!
ということでJuliaでやってみた。
速度が犠牲にならないように多少は考慮したつもりだが、本家Python版の方が速いかも。
なんにも考えなくても速度がでるNumpy凄い...
Juliaは数学的に自然な形でコードが書けて嬉しいが、行列演算をちょっと工夫して書かないとNumpyより遅くなる。
また、実装していて気がついたのだがどうやらdictionaryへのアクセスがJuliaは遅いらしい?
dictionaryは便利だけど、できるだけstructを使って回すのが良さそうです。
最後までちゃんと読まなかったようで、Juliaの方が早いとの事。失礼しました。
twitter.com#Julia言語 1秒(Python2,3)と0.18秒(Julia v0.7)を比較するとJuliaの側が明らかに圧倒的に速い。
— 黒木玄 Gen Kuroki (@genkuroki) 2019年6月17日
知識が足りないせいで根本的におかしなことを言っている人がフルボッコにされているhttps://t.co/CA7lrk1Ur1
を引用しながら、「dictionaryへのアクセスがJuliaは遅いらしい?」と書くのは変。
ただ、何にも工夫しないと結局遅いようなので後ほど試してまとめます。
以下にコードがあります。
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