🤘🏻 💊 👸🏻 एक तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण की समस्या को हल करने के उदाहरण का उपयोग करके प्रोग्रामिंग भाषाओं की गति की तुलना 👨🏿‍🚒 ☑️ 🗒️

काम का उद्देश्य

विभिन्न भाषाओं में लिखे गए कार्यक्रमों की गति की तुलना करें और विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम पर चलाएं। काम के परिणाम मुख्य रूप से तंत्रिका नेटवर्क से जुड़ी समस्याओं को हल करने के लिए दिलचस्प हैं।

आयरन और ओएस

उबंटू और विंडोज ( डीईएल इंस्पायरॉन -7577 लैपटॉप) पर परीक्षण के लिए :

रैम: 16 जीबी

सीपीयू: इंटेल कोर i7-7700HQ @ 8x 3.8GHz

अंजीर। 1 ( उबंटू ओएस के तहत डेल इंस्पिरॉन -7577 लैपटॉप पर स्क्रीनफच कमांड आउटपुट )

MAC:

RAM: 8Gb

CPU: Intel Core i7 2.7GHz के तहत परीक्षण के लिए

हमने रास्पबेरी पाई 4:

RAM: 4Gb

CPU: ARMv7 Rev 3 (v7l) @ 4x 1,5Ghz पर भी परीक्षण किया

अंजीर। 2 ( रास्पबेरी पाई 4 पर स्क्रीनफच कमांड आउटपुट )

परीक्षण कार्यक्रम

परीक्षणों का संचालन करने के लिए, एक प्रोग्राम का अनुकरण किया गया था जिसने 5 न्यूरॉन्स के एक नेटवर्क का अनुकरण किया था; तंत्रिका नेटवर्क के सभी मापदंडों और गुणों, साथ ही संचालन और प्रशिक्षण एल्गोरिथ्म, इन 2 पदों से लिया गया था:

https://habr.com/en/post/312450/

https://habr.com/en/post/313216/

केवल परिवर्तन थे गुणांक ई (एप्सिलॉन) में प्रवेश किया जाता है - सीखने की गति, α (अल्फा) - पल (ई = 0.3, α = 0.5)। लेख में दिए गए मानों का उपयोग करते समय, लंबे समय तक तंत्रिका नेटवर्क (8 घंटे) का समाधान नहीं मिल सकता है।

इसकी संरचना से, कार्यक्रम एक प्रकार का ओओपी मॉडल है जिसमें न्यूरॉननेट क्लास न्यूरॉन और सिनैप्स क्लास की वस्तुओं के सरणियों के साथ संचालित होता है। सिनैप्स क्लास की एक वस्तु में न्यूरॉन वर्ग की 2 वस्तुओं के संदर्भ शामिल हैं। फ्लोटिंग पॉइंट गणनाओं के लिए, डबल डेटा प्रकार का उपयोग किया जाता है।

परीक्षण एल्गोरिथ्म:

क्लास न्यूरॉननेट का एक ऑब्जेक्ट बनाया गया है।
एक परीक्षण प्रशिक्षण सेट पास करता है। प्रशिक्षण से पहले और बाद में तंत्रिका नेटवर्क के काम के परिणाम कंसोल में प्रदर्शित किए जाते हैं और संदर्भ लोगों के साथ तुलना के लिए उपयोग किए जाते हैं।
कार्यक्रम एक अंतहीन चक्र में प्रवेश करता है जहां 100,000 परिणामों में एक बार । यदि त्रुटि डेल्टा = 0.01 से कम है, तो अंतहीन चक्र समाप्त होता है। भविष्य में मैं इस तरह के प्रत्येक तुलना को युग कहूंगा। जब युग बीत जाता है, तो उस समय और तंत्रिका नेटवर्क की गणना के परिणाम तालिका के प्रत्येक मूल्य के लिए जो बाहर रखा गया है या कंसोल में प्रदर्शित किया गया है।
चक्र से बाहर निकलने के बाद, कार्यक्रम बीते हुए समय को 0 से अंतिम युग तक प्रिंट करता है और समाप्त होता है।

कार्यक्रम मूल रूप से python3 (https://gitlab.com/di.romanov/neuron1.git) में लिखा गया था, और बाद में जावा, कोटलिन, C ++ (gcc), php7, रूबी में अनुवादित किया गया।

अंजीर। 3 (Ubuntu ओएस के तहत चल रहे कोटलिन भाषा में लिखे गए प्रोग्राम के आउटपुट का एक उदाहरण)

परीक्षण के परिणाम

काम करते समय, कोटलिन, जावा, php, रूबी और पायथन में लिखे गए कार्यक्रमों ने प्रशिक्षण सेट के बाद एक ही उत्तर दिया, C ++ में लिखे गए प्रोग्राम के प्रशिक्षण सेट के बाद का आउटपुट अलग था, जिसने उचित प्रशिक्षण के लिए आवश्यक युगों की संख्या में बदलाव किया। इस कारण से, पूरे कार्यक्रम के चलने के समय और एक युग से गुजरने में लगने वाले समय की तुलना की जाएगी।

	प्रशिक्षण का समय [मु।]
	उबंटू	खिड़कियाँ	Raspbian	मैक
अजगर	104,569	204,239	521,112	335,621
Kotlin	4968	4877	19963	7775
जावा	4892	5994	17,973	7652
माणिक	79,684	90,524	457,229
सी ++	100,990	212,000	505,377
php	75,591	131,170	513,996

टैब। 1 (तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण से पहले सभी युगों के पारित होने का समय)

	एक युग की यात्रा का समय [ms।]
	उबंटू	खिड़कियाँ	Raspbian	मैक
अजगर	8713	16,942	43315	27576
Kotlin	392	405	1631	625
जावा	395	485	1434	635
माणिक	6667	7566	38040
सी ++	4185	8834	21057
php	6381	10012	43,168

टैब। 2 (एक युग बीतते समय)

परिणाम विश्लेषण

ग्राफ। 1 (उबंटू ओएस पर चलने वाले कार्यक्रमों के लिए सभी युगों के पारित होने का समय)

जैसा कि अपेक्षित था, कोटलिन और जावा ने पायथन के आगे के काम की गति को लगभग 20 गुना दिखाया । आइए कुछ स्पष्ट टिप्पणियों पर विचार न करें।

C ++ में लिखे गए एक कार्यक्रम के परिणाम अप्रत्याशित रूप से धीमे थे। भाग में, यह बड़ी संख्या में युगों द्वारा समझाया जा सकता है कि यह उसे सही उत्तर खोजने के लिए ले गया। हालाँकि, इसे ध्यान में रखते हुए ( ग्राफ 2 देखें ), यह गति में जावा कार्यक्रमों से पीछे है।

ग्राफ। 2 (उबंटू ओएस पर चलने वाले कार्यक्रमों के लिए एक युग का समय)

इस तरह के परिणामों का एक और कारण प्रोसेसर संसाधनों का अलग-अलग उपयोग हो सकता है ( चित्र 4, अंजीर 5 देखें। )

. 4 ( Ubuntu Kotlin)

अंजीर। 5 (C ++ में लिखे प्रोग्राम के निष्पादन के दौरान उबंटू पोर्ट मॉनिटर का आउटपुट)

जैसा कि आप देख सकते हैं, जावा एक समय में कम से कम 4 कोर का उपयोग करता है, जबकि C ++ प्रोग्राम एक का उपयोग करता है। हालाँकि, यह 8 बार की गति श्रेष्ठता की व्याख्या नहीं कर सकता है, क्योंकि जावा सभी कोर का 100% उपयोग नहीं करता है।

OS के आधार पर पायथन में लिखे गए प्रोग्राम की गति में महत्वपूर्ण अंतर। विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम पर जावा प्रोग्राम चलाते समय, गति में अंतर 40% से अधिक नहीं था (रास्पबेरी के अपवाद के साथ अलग-अलग मशीनों पर भी), लेकिन जब पायथन प्रोग्राम शुरू करते हैं, तो निम्न मान प्राप्त किए गए थे: उबंटू - 104c, विंडोज - 20Wc, MAC - 335c । कोथलिन पर कार्यक्रम की गति पायथन में कार्यक्रम की गति का अनुपात उबंटू ओएस के लिए 21, रास्पबेरी के लिए 26 और मैक के लिए पहले से ही 43 है।

सभी व्याख्या की गई प्रोग्रामिंग भाषाओं ने रास्पबेरी पर समान गति दिखाई

पायथन 3 अनुवाद लेखक

रूबी, php

https://vk.com/silverlumen

Java

https://vk.com/id365699827