Kotlin 在机器学习中的应用：优势与局限

轻松学习Python，无需理论负担。在浏览器中直接解决带自动检查的实践任务，无需安装任何东西。

引言：为什么在机器学习中使用Kotlin？

机器学习（ML）和深度学习（DL）的世界长期以来一直是Python的领地。然而，随着Kotlin的日益流行，特别是在Android开发和后端领域，一个合乎逻辑的问题出现了：能否将这种现代、简洁且安全的语言用于数据科学任务？答案是肯定的。Kotlin提供了一系列独特的优势，例如与Java（以及JVM生态系统）的完全互操作性、空安全（null safety）、函数式特性和高性能。

在本文中，我们将分析Kotlin机器学习的关键库，探讨实际示例，并坦诚地讨论您可能遇到的限制。本文对希望进入ML领域的Kotlin开发者以及寻求Python替代方案的数据科学家都很有帮助。

Kotlin ML 的主要库

Kotlin的ML生态系统正在积极发展。虽然它不如Python那样庞大，但已经包含了强大的工具。

KotlinDL：开箱即用的深度学习

KotlinDL 可以说是JetBrains开发的纯Kotlin深度学习的主要库。它提供了用于构建、训练和部署神经网络的高级API。

优势：

用Kotlin编写，确保了与语言的完美集成。
支持从TensorFlow和ONNX加载预训练模型（例如VGG-16、ResNet）。
拥有用于构建模型的简单DSL。

示例：创建用于分类的简单神经网络

import org.jetbrains.kotlinx.dl.api.core.Sequentialimport org.jetbrains.kotlinx.dl.api.core.layer.*import org.jetbrains.kotlinx.dl.api.core.optimizer.Adamimport org.jetbrains.kotlinx.dl.dataset.mnist

fun main() {    val model = Sequential.of(        Flatten(inputShape = longArrayOf(28, 28)),        Dense(outputSize = 128, activation = Activations.Relu),        Dense(outputSize = 10, activation = Activations.Softmax)    )

    model.use {        it.compile(optimizer = Adam(), loss = Losses.SOFT_MAX_CROSS_ENTROPY_WITH_LOGITS)        it.fit(dataset = mnist.train, epochs = 5, batchSize = 32)        val accuracy = it.evaluate(dataset = mnist.test).accuracy        println("准确率：$accuracy")    }}

KMath：科学计算

KMath（Kotlin Mathematics）库为线性代数、统计学、优化以及ML所需的其他数学运算提供了强大的工具。它是Kotlin世界中NumPy的对应物。

示例：张量操作

import space.kscience.kmath.tensors.core.DoubleTensorAlgebraimport space.kscience.kmath.tensors.core.tensorAlgebra

fun main() {    val tensorA = DoubleTensorAlgebra.fromArray(intArrayOf(2, 3), doubleArrayOf(1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0))    val tensorB = DoubleTensorAlgebra.fromArray(intArrayOf(2, 3), doubleArrayOf(6.0, 5.0, 4.0, 3.0, 2.0, 1.0))

    val sum = DoubleTensorAlgebra { tensorA + tensorB }    println("张量之和：${sum.toList()}")}