有了Julia语言，深度学习框架从此不需要计算图

选自julialang作者：Mike Innes 等机器之心编译参与：刘晓坤、思源本文基于 NeurIPS MLSys 的一篇论文《Fashionable Modelling with Flux》，探讨开发者们如何使用 Julia 语言从头开始思考机器学习工具，并提供对于现代机器学习工具所需改进的一些见解，涉及新的可微分编程工具 Flux、求梯度、支持 GPU 和 TPU、自动批处理。为什么 Julia 式的机器学习不需要计算图呢？因为 Julia 的机器学习语法就是计算图。鉴于机器学习（ML）对编程语言、编译器和生态系统的众多需求，现在已经有很多有趣的发展。不仅 TensorFlow 和 PyTorch 等现有系统间的权衡得不到解决，而且这两个框架都包含不同的「静态图」和「eager execution」接口，但它们的形式已经比以前更加清晰。与此同时，机器学习模型基 ………………………………