为什么 julia 在他们已经给我输出后还要花时间进行导入？

Question

我正在和julia一起研究深度学习，写了这些代码。

using LinearAlgebra
using Plots
using Flux.Data
using PyCall
@pyimport pickle
@pyimport numpy as np
using ScikitLearn
@sk_import datasets: fetch_openml
println("import fin")

我得到了这些输出。

┌ Warning: `@pyimport foo` is deprecated in favor of `foo = pyimport("foo")`.
│   caller = _pywrap_pyimport(::PyObject) at PyCall.jl:399
└ @ PyCall C:\Users\Username\.julia\packages\PyCall\zqDXB\src\PyCall.jl:399
import fin

但是在我完成标志后它会消耗更多时间。我运行一些代码在下一个脚本中没有什么特别的。

function AND(x1,x2)
    x = [x1 x2]
    w = [0.5 0.5]       # w1 = w2 ≤ theta
    b = -0.6
    tmp = dot(x,w) + b
    if tmp <= 0
        return 0
    elseif tmp > 0             # 0.5를 넘으면 1, 못넘으면 0 반환
        return 1
    end
end

不仅代码，markdown文档导入后也需要时间运行。是什么导致了这个问题？

Answer 1

你的问题有两个问题：

您应该将 python 模块导入为：

using PyCall
pickle = pyimport("pickle")
np = pyimport("numpy")

在 Julia 中导入模块后，它正在 pre-compiled，因此需要时间。如果你想避免 pre-compilation 你需要建立你自己的 custom Julia image.

为什么 julia 在他们已经给我输出后还要花时间进行导入？

Why julia consume time for importing after they already give me an output?

import

scikit-learn

julia

pycall