«matrix-multiplication» 태그된 질문

CUDA, C ++, C #, Java로 벤치 마크를하고 확인 및 매트릭스 생성을 위해 MATLAB을 사용하고 있습니다. MATLAB을 사용하여 행렬 곱셈을 수행하면 2048x2048더 큰 행렬도 거의 즉시 곱해집니다. 1024x1024 2048x2048 4096x4096 --------- --------- --------- CUDA C (ms) 43.11 391.05 3407.99 C++ (ms) 6137.10 64369.29 551390.93 C# (ms) 10509.00 300684.00 2527250.00 Java …

190 performance  matlab  matrix  matrix-multiplication 

나는 @데코레이터를위한 것이지만 @=파이썬의 것은 무엇 입니까? 미래의 아이디어를위한 예약입니까? 이것은 읽는 동안 내 많은 질문 중 하나입니다 tokenizer.py.

173 python  python-3.x  operators  matrix-multiplication  python-3.5 

numpy 문서는 행렬 작업을 위해 행렬 대신 배열을 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 (최근까지 사용했던) 옥타브와 달리 *는 행렬 곱셈을 수행하지 않으므로 matrixmultipy () 함수를 사용해야합니다. 이것이 코드를 읽을 수 없게 만든다고 생각합니다. 아무도 내 의견을 공유하고 해결책을 찾았습니까?

130 python  arrays  numpy  matrix  matrix-multiplication 

MATLAB이 왜 행렬 곱셈에서 그렇게 빠른가?에서 언급 한 것처럼 행렬 곱셈 벤치마킹을하고 있습니다 . 이제 두 개의 2048x2048 행렬을 곱할 때 또 다른 문제가 있습니다 .C #과 다른 것 사이에는 큰 차이가 있습니다. 2047x2047 행렬 만 곱하려고하면 정상적인 것 같습니다. 비교를 위해 다른 것들도 추가했습니다. 1024x1024-10 초 1027x1027-10 초 2047x2047-90 …

127 c#  arrays  matrix-multiplication 

저는 최근에 Python 3.5로 이동했고 새로운 행렬 곱셈 연산자 (@)가 때때로 numpy 도트 연산자 와 다르게 작동 하는 것을 발견했습니다 . 예를 들어 3D 배열의 경우 : import numpy as np a = np.random.rand(8,13,13) b = np.random.rand(8,13,13) c = a @ b # Python 3.5+ d = np.dot(a, b) @연산자 …

119 python  numpy  matrix-multiplication  python-3.5 

두 개의 행렬이 있습니다 a = np.matrix([[1,2], [3,4]]) b = np.matrix([[5,6], [7,8]]) 내가 요소 현명한 제품을 얻으려면, [[1*5,2*6], [3*7,4*8]],과 동등 [[5,12], [21,32]] 나는 시도했다 print(np.dot(a,b)) 과 print(a*b) 하지만 둘 다 결과를 제공합니다 [[19 22], [43 50]] 이것은 요소 별 곱이 아니라 행렬 곱입니다. 내장 함수를 사용하여 요소 별 제품 (일명 …

104 python  numpy  matrix  matrix-multiplication  elementwise-operations