理解这种设计决策如何影响你的编程方式，对你生成 Julia 代码而言非常重要。 为了看见其中的不同，我们可以先简单地看看数学运算案例。...一个 Vector{Float64} 中的内存排列等同于 C 语言双精度浮点数数组，这都使得它与 C 语言的交互操作变得简单（确实，某种意义上 Julia 是构建在 C 语言顶层的），且能带来高性能（对...为了构建类型不稳定的指数函数（可能用得上），我们也需要转化器这样的函数。...我们可以使用类型不稳定的函数，它会变得像 MATLAB/R/Python 那样慢。如果我们并不需要顶尖的性能，我们可以使用这些便捷的方式。...第 5 行是明确调用 convert 函数的位置，因此这为我们确定了问题所在。原文后面还介绍了如何处理不稳定类型，以及全局变量 Globals 拥有比较差的性能，希望详细了解的读者可查阅原文。
但是，在本文的示例中，我们将看到 Julia 并不总是像其他脚本语言那样，我们必须接受 “午餐不全是免费” 的事实。 要看出它们之间的区别，我们只需要看看基本的数学运算。...接受抽象类型作为参数的函数无法知道元素的类型（在这个例子中，元素要么是浮点数，要么是整数），这个时候，多重分派优化在这里起不到作用，所以 Julia 此时的性能就不如其他脚本语言。...不免费的午餐 很明显，Julia 为了在保持脚本语言特征的同时实现性能目标，做出了非常明智的设计决策。但是，它也为此付出了一些代价。接下来，我将展示 Julia 的一些奇特的东西及其相应的工具。...你也可以编写类型不稳定的函数，虽然与 MATLAB、R 语言、Python 一样慢，但你绝对可以这么做。在对性能要求没有那么高的地方，可以将其作为一个可选项。...在这种情况下，知道给定元素的类型将带来性能的大幅提升，但由于类型位于 Vector {Union {Float64,Int}} 中，因此无法在下面这样的函数中识别出类型： function foo(array
Julia使处理普通ASCII文本简单而有效，而处理Unicode则尽可能简单而高效。特别是，您可以编写C样式的字符串代码来处理ASCII字符串，并且它们在性能和语义方面都将按预期工作。...如果定义的函数需要字符串参数，则应将类型声明为AbstractString，以便接受任何字符串类型。 像C和Java一样，但与大多数动态语言不同，Julia具有代表一个字符的一流类型，称为Char。...'o', 8) 0 您可以使用该contains()函数检查字符串中是否包含子字符串： julia> contains("Hello, world...因此，在上面的示例中，代码将仅以稳定0.2版本运行，而排除诸如之类的版本v"0.3.0-rc1"。...除了用于VERSION常量之外，VersionNumber对象还广泛用于Pkg模块中，以指定软件包的版本及其依赖性。
，来调用同名函数的不同实现 为不同的参数类型，自动生成高效、专用的代码 接近 C 语言的性能 尽管人们有时会说动态语言是“无类型的”，但实际上绝对不是这样的：每一个对象都有一个类型，无论它是基础的类型（...在 Julia 中运算符只是函数的一个特殊标记——例如，为用户定义的新类型添加加法运算，你只要为 + 函数定义一个新的方法就可以了。 已有的代码就可以无缝接入这个新的类型。...Julia 在设计之初就非常看重性能，再加上它的动态类型推导（可以被可选的类型标注增强），使得 Julia 的计算性能超过了其它的动态语言，甚至能够与静态编译语言竞争。...当我们看到这个界面的时候，就表示julia已经安装成功了。 包管理与案例测试 参考了参考链接1中的案例，我们来测试一下julia执行简单的张量网络缩并的功能。...基本用法示例 在上面一个案例中我们执行了一个简单的功能测试，并介绍了julia的包的安装，这里我们再介绍一下julia语言的一些基本用法。
我们的方法能够将 Julia 程序编写的 VGG19 模型及其正向传播完全融合到单个 TPU 可执行文件中，以便 Offload 到设备上。...我们在 XLA IR 的 Julia 嵌入中保存该结构类型，但很显然 XLA 不了解 julia 类型，因此在最终的转换步骤中这些类型被转换成适当的元组。...此外，得到代码的性能仅受限于 XLA 生成的代码质量，不受限于前端（性能评估见 7.4）。...Zygote 在 Julia 代码上运行，其输出也是 Julia 函数（适合重新导入 Zygote 以获取更高阶的导数，也适合编译成针对 TPU 的模型）。如下是一个具体示例： ?...即模型当前值和特定训练样本（或者训练样本批）所对应的导数。我们使用 sum 作为损失函数的简单替代。意外的是，第 6 章介绍的类型推断修改也能够提高所有 VGG19 反向传播的类型推断精度。
这门由 MIT CSAIL 实验室开发的编程语言结合了 C 语言的速度、Ruby 的灵活、Python 的通用性，以及其他各种语言的优势于一身，并且具有开源、简单易掌握的特点。...为了理解这个过程，我们将研究Julia系统的四个方面：动态语义、静态编译器内部函数的嵌入、过程间类型推断，以及静态子图的提取。...假设我们有一个示例XLA操作'Foo'采用一个静态操作数（例如一个整数）和两个动态操作数。这个嵌入如下所示： ? 在这个示例中，“execute”函数实现在远程设备上运行操作的动态语义。...这种分离并不是绝对必要的，但确实有嵌入到Julia IR的有用特性，易于理解： 在Listing 2的示例中，我们将HLO操作数（包括静态操作数）拼接到AST中。...这产生了一个非常简单的XLA映射（遍历每个语句，从拼接指令规范获取静态操作数，从类型推断获得动态形状并生成相应的XLA代码）。
性能 用一个简单的交互式代码示例来快速说明：为了计算 julia 集合（曼德勃罗集合），我们必须要将计算转移到 GPU 上。...有人可能认为 GPU 性能会受到像 Julia 这样的动态语言影响，但 Julia 的 GPU 性能应该与 CUDA 或 OpenCL 的原始性能相当。...无论做什么，运行前都要先将 Julia 对象转移到 GPU。并非 Julia 中的所有类型都可以在 GPU 上运行。...这意味着在不分配堆内存（仅创建 isbits 类型）的情况下运行的任何 Julia 函数，都可以应用于 GPUArray 的每个元素，并且多点调用会融合到一个内核调用中。...上面的示例中启动配置的迭代顺序更复杂。确定合适的迭代+启动配置对于实现最优 GPU 性能至关重要。
在Julia中，函数是一个将参数值元组映射到返回值的对象。从函数可以更改并受程序全局状态影响的意义上讲，Julia函数不是纯数学函数。在Julia中定义函数的基本语法为： ?...简短，简单的函数定义在Julia中很常见。因此，短函数语法非常惯用，大大减少了打字和视觉噪音。...在Julia中，矢量化函数并不是提高性能所必需的，确实，编写自己的循环通常是有好处的（请参见Performance Tips），但是它们仍然很方便。...进一步阅读 我们应该在这里提到，这远不是定义函数的完整图景。Julia具有完善的类型系统，并允许对参数类型进行多次分派。此处给出的示例均未在其参数上提供任何类型注释，这意味着它们适用于所有类型的参数。...在Types中描述了类型系统，在Methods中描述了通过对运行时参数类型进行多次调度而选择的方法来定义函数。
DiffEqBiological.jl是一个主要示例，它根据化学反应的描述生成高性能模拟。...这是一个使用 Python 中的高阶自适应方法求解随机微分方程的示例： 我们提供用于研究科学机器学习方法的工具 最后但同样重要的是，我们支持科学机器学习从业者的研究活动。...如以下动画所示，您可以使用我们的随机微分方程求解器，并通过简单地将兼容的软件包拼凑在一起来训练电路来控制求解。 性能被视为优先事项，性能问题被视为错误 无话可问。...正是这种互连性将允许下一代 SciML 方法以影响“大科学”和工业用途的方式进行生产。 我们紧跟计算硬件的进步，以确保与最新的高性能计算工具兼容。...我们计划在径向基函数 (RBF) 代理、动态模式分解和 SInDy 类型方法以及模型降阶等数据驱动建模技术中获得特征完整性。
（但是，在函数参数是抽象类型的容器的情况下，可能会出现性能问题；请参阅性能提示。） 基本类型 基本类型是一种具体类型，其数据由普通旧位组成。基本类型的经典示例是整数和浮点值。...函数已在示例的整个手册中使用，返回其参数的类型。...但是，您可以分派参数类型，Julia允许您将“普通位”值（类型，符号，整数，浮点数，元组等）包括为类型参数。一个常见的示例是中的Dimensionity参数，其中是类型（例如），但仅仅是一个。...) 0.0 julia> get(Nullable(1.0), 0.0) 1.0 小费 确保传递给默认值的类型get()与Nullable对象的类型匹配，以避免类型不稳定，这可能会损害性能。...如果期望的行为是简单地向前传播缺失的值，则对于在可能缺失的值上执行简单操作很有用。 该filter函数将谓词函数p（即返回布尔值的函数）和Nullablevalue 作为参数x。
所有这三种类型的作用域都遵循略有不同的规则，下面将对这些规则以及某些块的一些额外规则进行说明。 Julia使用词法作用域，即函数的作用域不是从调用者的作用域继承，而是从定义函数的作用域继承。...defined （请注意，在此示例和以下所有示例中，假定它们的顶级是具有干净工作空间的全局范围，例如新启动的REPL。）...end; julia> foobar(); julia> x 2 请注意，嵌套函数可以修改其父范围的局部变量，因此它们的行为可能不同于全局范围中定义的函数： julia> x, y = 1, 2;...允许在嵌套函数中修改父作用域的局部变量的原因是允许构造具有私有状态的闭包，例如state以下示例中的变量： julia> let state = 0 global...编译器很难优化涉及全局变量的代码，因为它们的值（甚至它们的类型）几乎可以随时更改。如果全局变量不变，则添加const声明可以解决此性能问题。 局部常数有很大的不同。
也支持其他语言，包括 Swift，R 和 Julia 简单的模型构建 在最近的 文章 中，我们宣布 Keras API 将成为 TensorFlow 中构建和训练模型的核心高级 API。...下面是一个工作流程示例 ( 在接下来的几个月里，我们将更新下面所述内容的指南 )： 使用 tf.data 加载数据。使用输入管道读取训练数据，用 tf.data 创建的输入线程读取训练数据。...这个过程保留了 1.x TensorFlow 基于图执行的所有优点：性能优化、远程执行以及轻松序列化、导出和部署的能力，同时增加了使用简单的 Python 表达程序的灵活性和易用性 使用分布策略进行分布式训练...)，包括 C, Java, Go, C#, Rust, Julia, R 等。...我们对 TensorFlow 2.0 以及即将到来的变化感到非常兴奋。TensorFlow 已经从一个用于深度学习的软件库成长为一个适用于所有机器学习类型的完整生态系统。
性能 让我们用一个简单的交互式代码示例来快速说明为什么要将计算转移到GPU上，这个示例计算julia set： 1using CuArrays, FileIO, Colors, GPUArrays,...而且非常简单，只需将Julia array转换为GPUArray。 有人可能认为GPU的性能受到像Julia这样的动态语言的影响，但Julia的GPU性能应该与CUDA或OpenCL的原始性能相当。...无论你做什么，任何Julia对象都必须先转移到GPU才能使用。并非Julia中的所有类型都可以在GPU上工作。...，可以看看这个指南： julia.guide/broadcasting 这意味着在不分配堆内存（仅创建isbits类型）的情况下运行的任何Julia函数都可以应用于GPUArray的每个元素，并且多个dot...GPU比线程示例展示的要复杂得多，因为硬件线程是在线程块中布局的——gpu_call在简单版本中抽象出来，但它也可以用于更复杂的启动配置： 1using CuArrays 2 3threads =
Naive Bayes —朴素贝叶斯的简单 Julia 实现 Mixed Models —（统计）混合效应模型的 Julia 包 Simple MCMC —Julia 实现的基本 mcmc 采样器 Distance—Julia...Stats—Julia 编写的统计测试函数包 RDataSets —读取R语言中众多可用的数据集的 Julia 函数包。 DataFrames —处理表格数据的 Julia 库。...Matlab 计算机视觉 Contourlets —实现轮廓波变换及其使用函数的 MATLAB 源代码 Shearlets—剪切波变换的 MATLAB 源码 Curvelets—Curvelet 变换的...Pandas—这个库提供了高性能、易用的数据结构及数据分析工具。 Open Mining—Python 中的商业智能工具（Pandas web 接口）。 PyMC —MCMC 采样工具包。...在 JRuby 世界中释放了 Apache Mahout 的威力。 CardMagic-Classifier—可用贝叶斯及其他分类法的通用分类器模块。
作为一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言，Julia 在许多情况下拥有能与编译型语言相媲美的性能，且足够灵活。...根据我的经验，在我使用过的所有编程系统中，Julia 及其包的错误率最高，我来举例说明一下： 对概率密度进行采样会出现错误； 对数组进行采样会产生有偏差的结果； 乘积函数可能对 8 位、16 位和 32...如果将一个具有异常索引范围的数组传给它，就会导致内存访问越界，并且错误地使用 @inbounds 导致程序中删除了边界检查。 然而，这段代码正是多年来如何使用 @inbounds 的官方示例。...在 Julia 中，使用者可以有效地联合使用由一个人编写的通用算法和由其他人编写的自定义类型。...在 Julia 中，没有对一致性的强制执行，但泛型函数是很有效的。 Julia 当然有 bug，但没有一个是严重的。
Julia语言的吸引力从官网上的功能列表就可见一斑： 多分派：提供跨多种参数类型来组合定义函数的能力 动态类型系统：文档，优化和分派的类型 良好的性能，甚至能接近包括C语言在内的静态编译语言 内置程序包管理器...协同程序：轻量级“绿色”线程 用户自定义的类型与内置函数一样快速、紧凑 为不同的参数类型自动生成高效的专用代码 针对数字和其他类型的优雅且可扩展的转换 对Unicode的有效支持，包括但不限于UTF-...最令人失望的是其声称的表现与观察到的表现之间的显著差异。 例如，Julia中的一个简单的hello world程序运行速度比Python的版本慢约27x，比C语言慢约187x。...有意思的是，当因为官方示例有问题，我把文档中的代码从libc更改为libc.so.6，就出现了段错误。...http://stackoverflow.com/q/19783030/471164 举个例子，让我们看一下C中的一个简单的printf示例： void f(char *buffer, const char
TensorFlow 2.0 将重点放在简单和易用性上，它做了以下更新： 用 Keras 建立简单的模型并执行 在任何平台上的生产中进行强大的模型部署 强大的研究实验 通过清除不推荐使用的 API 和减少重复来简化...它不同程度地支持其它语言，这些语言包括：Swift、R 和 Julia。...下面是一个工作流示例（在接下来的几个月里，我们将努力更新下面链接的指南）： 使用 tf.data 加载数据。使用 tf.data 创建的输入管道读取训练数据。...这个过程保留了基于 1.x TensorFlow 执行的所有优点：性能优化、远程执行以及易于序列化、导出和部署的能力。 使用分发策略进行分发训练。...我们对 TensorFlow2.0 和它即将带来的变化感到非常兴奋。TensorFlow 已经从一个用于深度学习的软件库成长为所有包括类型机器学习的整个生态系统。
Naive Bayes —朴素贝叶斯的简单Julia实现 Mixed Models —（统计）混合效应模型的Julia包 Simple MCMC —Julia实现的基本mcmc采样器 Distance—Julia...Stats—Julia编写的统计测试函数包 RDataSets —读取R语言中众多可用的数据集的Julia函数包。 DataFrames —处理表格数据的Julia库。...Matlab 计算机视觉 Contourlets —实现轮廓波变换及其使用函数的MATLAB源代码 Shearlets—剪切波变换的MATLAB源码 Curvelets—Curvelet变换的MATLAB...Pandas—这个库提供了高性能、易用的数据结构及数据分析工具。 Open Mining—Python中的商业智能工具（Pandas web接口）。 PyMC —MCMC采样工具包。...在JRuby世界中释放了Apache Mahout的威力。 CardMagic-Classifier—可用贝叶斯及其他分类法的通用分类器模块。
当然，Julia 1.0 中最重要的一个新特性是对语言 API 稳定性的承诺：你为 Julia 1.0 编写的代码将可以继续在 Julia 1.1、1.2 等版本中运行。...自 0.6 版本以来的一些新特性包括： 全新的内置包管理器带来了巨大的性能改进，使包及其依赖项安装变得前所未有的简单。...在之前的 Julia 版本中，这种“统一类型化”集合的性能会太慢，但随着编译器的改进允许 Julia 匹配其他系统中自定义 C 或 C ++ 缺失数据表示的速度，同时也更加通用和灵活。...在 Julia 1.0 中，将广播扩展到自定义类型并在 GPU 和其他矢量化硬件上实现高效优化计算很简单，为将来更高的性能提升铺平了道路。...现在始终使用与声明相同的语法调用参数类型构造函数，这消除了语言语法中比较模糊且令人困惑的角落。 迭代协议已经完全重新设计，以便更容易实现多种迭代。 作用域规则（scope rule）已经简化。
同时，它在编译器中融合了现代设计和新思想，更容易满足最前沿ML的高性能需求。 在典型的框架中，所有的内容需要用几十万行的C++代码来堆砌，而Flux仅仅是几千行简单的Julia代码。...与其他下一代ML系统一样，Flux致力于提供较为直观的界面，并对任何类型的图形构建或性能注释采取强硬措施。 Julia支持Flux所有特性，包括控制流、数据结构和宏等。...这使我们可以充分利用Julia语言的表现力，包括 控制流，递归，多调度，高阶函数，强大的数据结构和抽象，自定义数字类型，以及现有的包，如微分方程求解器和线性代数例程。...所有这些工作都是在TPU中使用高性能收缩阵列引擎的同时进行的。 自动Batching 为了从这些加速器中获得最大收益，批处理程序通常会同时将前向和反向传递应用于多个训练示例。...从这项工作中获得灵感，我们正在Julia中实现相同的转换，为标量SIMD单元和模型级批处理提供SPMD编程。这使我们能够实现在单个示例上编写简单代码的理想，同时仍然在现代硬件上获得最佳性能。
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