图像处理和机器学习中的 Ada 状态 [关闭]

Posted 2023-03-16

【中文标题】图像处理和机器学习中的 Ada 状态 [关闭]

【英文标题】：Ada state in Image processing and Machine learning [closed]

【发布时间】：2021-12-19 21:40:36

【问题描述】：

我和 Ada 一起做一些数学项目。之后，我发现 Ada 可以与 Fortran 和 C/C++ 等低级和高性能语言交互。它也擅长并发处理（我不知道它是否与并行处理相同）。现在，我想做机器学习和图像处理项目。速度和内存对我来说非常关键，必须优化。

我的问题是：

Ada 是否有一个很好的机器学习或图像处理库或两者兼而有之？在 Ada 而不是 python 或 Matlab 中数学性能的速度如何？

Ada 内核和 C/C++ 之间的接口是否用于机器学习，以及图像处理会带来良好的速度？使用并发处理的属性怎么样？

Ada 可以与 Julia 和 Python 建立接口吗？

【问题讨论】：

关于性能的最佳答案是对代码进行基准测试。在互联网上搜索“Ada 基准与 C++”。

分析和基准测试取决于算法的效率和算法的实现。此外，还可以利用平台硬件，例如核心和缓存等等。

FWIW、FORTRAN 和 Algol 具有出色的数学性能。 Prolog 和 LISP 非常适合机器学习。也许，最好的语言是你最熟悉的语言。

如果它可以使用C++代码，它可以与OpenCV接口。 -- 任何数字运算都使用 GPU

见C or Ada for engineering computations? (closed, deleted, hidden);主持人：请考虑投票取消删除/重新打开。引用 T.E.D 的话，“我曾经看到一个人得到了与 gcc C 版本的字节相同的 gnat "Hello world" 实现......”

【参考方案1】：

Ada 中的图像处理/ML 库：我不知道有任何 Ada 本地库用于这方面，但您可以很容易地在 C/C++ 中使用任何类似的库。还要检查Alire，它是 Ada 的包管理器。它还很年轻（最近几个月发布了 1.0 版），但社区非常活跃。

处理速度：类似于 C 或 C++，或多或少，肯定比 Matlab 或 Python 快，因为 Ada（如 C/C++）是编译的。 使用 Ada，您有时可以稍微降低速度（一些百分比），因为编译器插入检查以验证没有缓冲区溢出、值超出范围等。在绝大多数情况下，鲁棒性、安全性、易于调试和从检查中获得的维护绝对值得小幅减速。如果即使是这几个 % 对您来说也很重要，您可以尝试选择性地禁用代码中最耗时的部分中的检查。

Ada 内核和 C/C++ 之间的接口是否用于机器学习，以及图像处理会带来良好的速度？ 老实说，这个问题对我来说并不完全清楚。我正在解释它，因为您询问是否通过使用 Ada 的 C/C++ 库进行 ML/图像处理来获得良好的性能。

当然，您的里程可能会有所不同，但总的来说，我希望答案是是的。编译后，从 Ada 调用 C/C++ 函数没有任何开销，如果您决定编写一个“厚层”将类 C 接口（通常非常低级，带有指针和东西）转换为一个更 Ada-ish 的界面。通常由厚层完成的转换是为了做一些类型转换和移动一些数据，因此开销是最小的。

关于并发 我猜你的意思是使用 Ada tasks 和 C/C++ 库。好吧，在这种情况下，我想很大程度上取决于您的计算机。 ML 和图像处理是 CPU 密集型任务，因此只有在您的计算机上有多个 CPU 时才能有所收获（如果这些任务执行了一些 I/O，您可以在另一个任务等待时移动一个任务）。 注意：检查 C/C++ 库是否是任务安全的，也就是说，它可以同时被两个不同的任务使用，而不会有破坏其内部结构的风险。 如果它不是任务安全的，您可以使用受保护的对象为您的库提供“任务安全层”。在这种情况下，我想知道是否值得付出努力，因为图书馆（我预计它将完成大部分工作）当时只能由一项任务使用。

与 Julia 和 Python 的接口：老实说，我没有这方面的经验。如果 Julia 和 Python 有一个 C 代码接口（现在通常每种脚本语言都有），那么您也可以将它们与 Ada 接口，也许通过使用一个小的 C“网关”。 有时我在使用 script-C 接口时遇到的一个问题是，它们有时依赖 C 宏来获取常量或内联函数。当然，Ada 看不到 C 宏，有时最简单的解决方案（恕我直言）是使用能够“看到”宏的小型 C“网关”。

【讨论】：

请注意，Python 也可以像 C++ 或 Ada 一样编译。它并不总是被解释，因此可能会环顾四周以确保它实际上在所有情况下都较慢。

“肯定比 Matlab 或 Python 快，因为编译了 Ada（如 C/C++）。” MATLAB 实际上是编译的，它已经有 15 年的时间了。奇怪的是，其中一些误解如何持续这么久。

【参考方案2】：

第一步（将图像加载到内存中），您可以使用 GID 开源库：

https://gen-img-dec.sourceforge.io/

https://github.com/zertovitch/gid

就处理本身而言，如果您使用 GNAT，您将获得与 C 相同的性能。

【参考方案3】：

其他人已经提出了较早的问题。

对于 Julia 接口，有一些用户库，我想到了这个： http://www.dmitry-kazakov.de/ada/components.htm#Julia

对于 Python，AdaCore 在其 GNATCOLL 库中有一些工具： https://www.adacore.com/gems/gem-106-lady-ada-kisses-python-part-2

【讨论】：

我真的很失望。 Ada语言教程说它很适合多语言编程。但是，它不与 C++ 或 R 或​​ ... 接口。唯一的选择是 Fortran 和 C 和 COBOL（我认为最后一个不算）。

@ALIN 它还与 C++ 和 Java 交互。 Ada Gnoga 库与 javascript 和 html5 交互。比您想象的要多得多。