Go 언어의 머신러닝 계산에 고루틴을 사용하는 방법-Golang-php.cn

Go 언어의 머신러닝 계산에 고루틴을 사용하는 방법

王林

풀어 주다： 2023-07-22 16:25:28

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기계 학습 계산을 위해 Go 언어에서 고루틴을 사용하는 방법

개요:
기계 학습 애플리케이션의 인기와 데이터 규모의 성장으로 컴퓨터 리소스의 효과적인 사용이 특히 중요해졌습니다. 고루틴은 무료 동시 프로그래밍을 허용하는 Go 언어의 경량 스레딩 모델입니다. 기계 학습 계산에서 고루틴은 병렬 컴퓨팅을 구현하고 훈련 모델 속도를 높이는 편리한 방법을 제공할 수 있습니다. 이 글에서는 Go 언어에서 기계 학습 계산을 위해 고루틴을 사용하는 방법을 공유하고 해당 코드 예제를 제공합니다.

고루틴 소개
고루틴은 운영 체제의 스레드와 유사한 Go 언어의 동시 실행 단위입니다. 기존 스레드에 비해 고루틴은 생성 및 삭제 비용이 저렴하고 많은 수의 동시 실행을 쉽게 달성할 수 있습니다. Go 언어에서는 "go" 키워드를 사용하여 고루틴을 만들고 해당 기능을 실행할 수 있습니다.

다음은 고루틴을 생성하고 시작하는 방법을 보여주는 간단한 예입니다.

package main

import (
    "fmt"
    "time"
)

func printHello() {
    fmt.Println("Hello Goroutine!")
}

func main() {
    go printHello()
    time.Sleep(1 * time.Second) // 等待1秒钟，保证Goroutine有足够的时间执行
    fmt.Println("Hello from main goroutine!")
}

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위 코드를 실행하면 출력은 다음과 같습니다.

Hello from main goroutine!
Hello Goroutine!

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기계 학습에서 고루틴 적용
기계 학습에서 일반적으로 계산 규모가 크며 특징 계산, 행렬 연산 등과 같은 많은 계산 작업을 병렬로 수행할 수 있습니다. 병렬 컴퓨팅에 고루틴을 사용하면 컴퓨팅 효율성을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.

다음은 병렬 컴퓨팅에 고루틴을 사용하는 방법을 보여주는 간단한 예입니다.

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
    "time"
)

func compute(feature int) int {
    // 模拟一个耗时的计算任务
    time.Sleep(1 * time.Second)
    return feature * 2
}

func main() {
    features := []int{1, 2, 3, 4, 5}
    results := make([]int, len(features))

    var wg sync.WaitGroup
    wg.Add(len(features))

    for i, f := range features {
        go func(idx, feat int) {
            defer wg.Done()
            results[idx] = compute(feat)
        }(i, f)
    }

    wg.Wait()

    fmt.Println("Results:", results)
}

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위 코드에서는 먼저 시간이 많이 걸리는 컴퓨팅 작업을 시뮬레이션하기 위해 compute 함수를 정의합니다. 그런 다음 여러 특성을 포함하는 features 조각을 만들고, 각 특성에 대해 병렬 계산을 수행하고 결과를 results 조각에 저장하려고 합니다. compute函数，模拟了一个耗时的计算任务。然后我们创建了一个包含多个特征的切片features，我们希望对每个特征进行并行计算并将结果存入一个切片results中。

为了实现并行计算，我们使用了sync.WaitGroup来等待所有的Goroutines完成任务。在每个Goroutine中，我们使用匿名函数来进行计算，并将结果存入results中。

最后，主函数等待所有的Goroutines完成后，打印出最终的结果。