针对机器学习任务对 go 函数性能优化技巧：使用并发 goroutine 实现并行执行，提升性能。注意内存管理，避免逃逸分配和使用指针操作原始数据，优化内存使用。实战案例中，并行化机器学习模型预测过程，缩短预测时间。
Go 函数性能优化与机器学习
在机器学习应用程序中，性能优化至关重要。Go 是一种高性能编程语言，通过使用并发和内存管理等特性，可以实现优异的性能。本文将探讨针对机器学习任务对 Go 函数进行性能优化的技巧。
并发
Go 使用 goroutine 实现并发。goroutine 是轻量级线程，可以并行执行。通过将耗时的任务拆分为并行执行的 goroutine，可以显著提高性能。
func predict(model *Model, inputs [][]float64) [][]float64 {
predictions := make([][]float64, len(inputs))
for i := range inputs {
predictions[i] = model.Predict(inputs[i])
}
return predictions
}
func predictConcurrent(model *Model, inputs [][]float64) [][]float64 {
predictions := make([][]float64, len(inputs))
var wg sync.WaitGroup
for i := range inputs {
wg.Add(1)
go func(i int) {
defer wg.Done()
predictions[i] = model.Predict(inputs[i])
}(i)
}
wg.Wait()
return predictions
}
