Julia这个编程语言即有Python的开发效率，也有C的执行效率，是为数值运算设计的编程语言。Julia可以直接调用C，很多开源的C和Fortran库都集成到了Julia基础库。另外，它也有notebook。
Julia试图取代R, MATLAB, Octave等数值计算工具。其语法与其他科学计算语言相似。在许多情况下拥有能与编译型语言相媲美的性能。Julia的设计遵从三个原则，快、表达式丰富、动态语言。Julia的核心使用C语言编写，其他部分使用Julia本身编写。
目前这门编程语言在国内知名度不高，如果你在百度搜索Julia，第一页没有一个和Julia语言相关的条目，相反出现的是一个日本av star，这。。。
目前在机器学习领域最流行的编程语言还是Python，看一张图：
一个编程语言的兴衰和背后的社区有直接关系。如果一个编程语言社区强大，那么资源就多，各种库也多，那么用的人就多。Julia的社区貌似都是搞数值运算的，它的应用目前也只限制在这了，如果拿这个语言做Web（有一个库），那不累死。
本帖使用Julia演示一个手写数字识别，看看它的语法是否能和你对上眼。
Julia的几个机器学习库 ScikitLearn.jl：类似Python的scikit-learn Mocha.jl TextAnalysis.jl MXNet.jl TensorFlow.jl：封装TensorFLow 安装Julia julia源代码：https://github.com/JuliaLang/julia http://julialang.org/downloads/
# Ubuntu $ sudo apt install gfortran $ sudo apt install julia # macOS $ brew install Caskroom/cask/julia
文档：http://docs.julialang.org/en/stable/manual/
julia> Pkg.test("Mocha")
手写数字识别 安装Mocha.jl：
julia> Pkg.add("Mocha") # 或安装最新版 Pkg.clone("https://github.com/pluskid/Mocha.jl.git")
测试安装：
julia> Pkg.test("Mocha") 准备手写数字数据集：https://github.com/pluskid/Mocha.jl/tree/master/examples/mnist
代码：
# https://github.com/pluskid/Mocha.jl/blob/master/examples/mnist/mnist.jl
using Mocha srand(12345678)
data_layer = AsyncHDF5DataLayer(name="train-data", source="data/train.txt", batch_size=64, shuffle=true) conv_layer = ConvolutionLayer(name="conv1", n_filter=20, kernel=(5,5), bottoms=[:data], tops=[:conv]) pool_layer = PoolingLayer(name="pool1", kernel=(2,2), stride=(2,2), bottoms=[:conv], tops=[:pool]) conv2_layer = ConvolutionLayer(name="conv2", n_filter=50, kernel=(5,5), bottoms=[:pool], tops=[:conv2]) pool2_layer = PoolingLayer(name="pool2", kernel=(2,2), stride=(2,2), bottoms=[:conv2], tops=[:pool2]) fc1_layer = InnerProductLayer(name="ip1", output_dim=500, neuron=Neurons.ReLU(), bottoms=[:pool2], tops=[:ip1]) fc2_layer = InnerProductLayer(name="ip2", output_dim=10, bottoms=[:ip1], tops=[:ip2]) loss_layer = SoftmaxLossLayer(name="loss", bottoms=[:ip2,:label])
backend = DefaultBackend() init(backend)
common_layers = [conv_layer, pool_layer, conv2_layer, pool2_layer, fc1_layer, fc2_layer] net = Net("MNIST-train", backend, [data_layer, common_layers..., loss_layer])
exp_dir = "snapshots-$(Mocha.default_backend_type)"
method = SGD() params = make_solver_parameters(method, max_iter=10000, regu_coef=0.0005, mom_policy=MomPolicy.Fixed(0.9), lr_policy=LRPolicy.Inv(0.01, 0.0001, 0.75), load_from=exp_dir) solver = Solver(method, params)
setup_coffee_lounge(solver, save_into="$exp_dir/statistics.jld", every_n_iter=1000)
# report training progress every 100 iterations add_coffee_break(solver, TrainingSummary(), every_n_iter=100)
# save snapshots every 5000 iterations add_coffee_break(solver, Snapshot(exp_dir), every_n_iter=5000)
# show performance on test data every 1000 iterations data_layer_test = HDF5DataLayer(name="test-data", source="data/test.txt", batch_size=100) acc_layer = AccuracyLayer(name="test-accuracy", bottoms=[:ip2, :label]) test_net = Net("MNIST-test", backend, [data_layer_test, common_layers..., acc_layer]) add_coffee_break(solver, ValidationPerformance(test_net), every_n_iter=1000)
solve(solver, net)
#Profile.init(int(1e8), 0.001) #@profile solve(solver, net) #open("profile.txt", "w") do out # Profile.print(out) #end
destroy(net) destroy(test_net) shutdown(backend)
--------------------- 作者：MachineLP 来源：CSDN
