Q&A
Pythonが遅いとのことですが、具体的にはどのようなことをされているのでしょうか？
サーバーでマルチプロセス等で処理しても遅いということでしょうか？
今、Pythonを利用してるのですが遅く感じております。
なのでRやjuliaの利用を検討してるのですが、利用することにメリットはあるのでしょうか。
簡単な意見など、お聞かせ頂ければ幸いです。
はい、そうです。
学習させたりするのにすごく時間がかかってる、と感じたので他のを使ってみると改善されるのかな？
と、思い聞いてみました。
機械学習ですか。GPUの性能に左右されると思いますので、マシンスペックを上げられると一番良いのでしょうが。juliaは気になりますがまだまだ情報少ないですね。
学習が遅いのは単純にマシンスペックの問題なのではないでしょうか。
学習というのは、sklearn ではなく、Deep Learning ですか？
所謂、Deep learningという部類になります。
学習は GPU で実行していますか？
Deep Learning だとライブラリは Python 一択ですし、遅いのは Python のせいではありません。
Deep Learning の学習速度は良い GPU を買えばそれだけ早くなります。
なるほど
参考になりました！
ありがとうございます
回答1件
0
ベストアンサー
Rは統計や機械学習(ただし深層学習以外)の分野で、マイナーな手法のライブラリがある。
Juliaはライブラリほとんど使わず自分で作るようなときにシンプルに速く書ける。
というのが一般的な評価かと。
pythonで遅いものをその二つで書き直したら劇的に速くなる、ということは一般的にはありません。個別の手法の実装の最適化度合い次第で、◯◯はRの××というライブラリでやった方がいい、みたいな話はありますが。
深層学習なら究極的にはマシンリソースが要ります。pythonから他の言語にして速くなるということは期待しない方が良いです。C++をうまく使うと、軽めのモデルなら多少改善が期待できますが、オーバーヘッド削減分だけなので重いモデルほどどうでもよくなってきます。
投稿2019/08/25 10:17
総合スコア30933
あなたの回答
tips
プレビュー
