机器学习中的 C++：逃离 Python 和 GIL

发布日期： 2024-09-25 阅读量： 作者： 网络

机器学习中的 c++：逃离 python 和 gil

介绍

当 c++olor:#f60; text-decoration:underline;" href="https://www.php.cn/zt/15730.html" target="_blank">python 的全局解释器锁 (gil) 成为需要高并发或原始性能的机器学习应用程序的瓶颈时，c++ 提供了一个引人注目的替代方案。这篇博文探讨了如何利用 c++ 进行机器学习，重点关注性能、并发性以及与 python 的集成。

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了解 gil 瓶颈

在深入研究 c++ 之前，让我们先澄清一下 gil 的影响：

并发限制：gil 确保一次只有一个线程执行 python 字节码，这会严重限制多线程环境中的性能。
受影响的用例：实时分析、高频交易或密集模拟中的应用程序经常受到此限制。

为什么选择 c++ 进行机器学习？

没有 gil：c++ 没有与 gil 等效的东西，允许真正的多线程。
性能：直接内存管理和优化功能可以带来显着的加速。
控制：对硬件资源的细粒度控制，对于嵌入式系统或与专用硬件连接时至关重要。

代码示例和实现

设置环境

在我们编码之前，请确保您拥有：

现代 c++ 编译器（gcc、clang）。
用于项目管理的 cmake（可选但推荐）。
像 eigen 这样的用于线性代数运算的库。

c++ 中的基本线性回归

#include <vector>
#include <iostream>
#include <cmath>

class linearregression {
public:
    double slope = 0.0, intercept = 0.0;

    void fit(const std::vector<double>& x, const std::vector<double>& y) {
        if (x.size() != y.size()) throw std::invalid_argument("data mismatch");

        double sum_x = 0, sum_y = 0, sum_xy = 0, sum_xx = 0;
        for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {
            sum_x += x[i];
            sum_y += y[i];
            sum_xy += x[i] * y[i];
            sum_xx += x[i] * x[i];
        }

        double denom = (x.size() * sum_xx - sum_x * sum_x);
        if (denom == 0) throw std::runtime_error("perfect multicollinearity detected");

        slope = (x.size() * sum_xy - sum_x * sum_y) / denom;
        intercept = (sum_y - slope * sum_x) / x.size();
    }

    double predict(double x) const {
        return slope * x + intercept;
    }
};

int main() {
    linearregression lr;
    std::vector<double> x = {1, 2, 3, 4, 5};
    std::vector<double> y = {2, 4, 5, 4, 5};

    lr.fit(x, y);

    std::cout << "slope: " << lr.slope << ", intercept: " << lr.intercept << std::endl;
    std::cout << "prediction for x=6: " << lr.predict(6) << std::endl;

    return 0;
}

# python # c++

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