当在深度学习安全领域、深度学习实践中应用深度学习算法时，会发现在代码中显式地使用 for 循环使算法很低效，同时在深度学习领域会有越来越大的数据集，因为深度学习算法处理大数据集效果很棒，所以代码运行速度非常重要...非向量化方法：初始化向量 ，然后通过循环依次计算每个元素 向量化方法：通过 python 的 numpy 内置函数，执行 命令 numpy 库有很多向量函数，比如 u=np.log 是按元素计算对数函数...3、向量化逻辑回归 如何实现逻辑回归的向量化计算？只要实现了，就能处理整个数据集了，甚至不会用一个明确的 for 循环，听起来是不是特别地 inspiring。...先回顾一下逻辑回归的前向传播，现有 个训练样本，然后对第一个样本进行预测，；激活函数 ；计算第一个样本的预测值 。然后对第二个样本进行预测，第三个样本，依次类推。。。...吴恩达老师手稿如下： 前向传播过程中，如何计算 ， ， ……一直到 ？构建一个 的行向量用来存储 ，这样可以让所有的 值都同一时间内完成。实际上，只用了一行代码。即 为什么 要转置呢？
当然，根据数据集的不同，库文件、硬件版本的不同，所以实际结果可能会有所不同。 那么什么是向量化？ 简而言之，向量化是一种同时操作整个数组而不是一次操作一个元素的方法，这也得益于Numpy数组。...它向量化了你的函数，而不一定是这个函数如何应用于你的数据，这有很大的不同！...代码如下： 4 Multiple conditions 类似这样的多个if/elif/elifs，如何向量化呢？...你可以调用np.where在任何情况下，代码长了就变得有点难读了 实际上有一个函数专门可以做多重条件的向量化，是什么呢？ 5 numpy.select() 向量化if...elif...else。...5 其他 一种选择是使用apply跨CPU核并行化操作。因此，如果你有一个4核的i7，你可以将你的数据集分成4块，将你的函数应用到每一块，然后将结果合并在一起。注意：这不是一个很好的选择！
自然地，您将转向apply函数。Apply很好，因为它使在数据的所有行上使用函数变得很容易，你设置好一切，运行你的代码，然后… 等待…… 事实证明，处理大型数据集的每一行可能需要一段时间。...矢量化 对于这个用例，我们将把矢量化定义为使用Numpy来表示整个数组而不是它们的元素上的计算。...并行处理 几乎所有的计算机都有多个处理器。这意味着您可以很容易地通过利用它们来提高代码的速度。因为apply只是将一个函数应用到数据帧的每一行，所以并行化很简单。...您可以将数据帧分割成多个块，将每个块提供给它的处理器，然后在最后将这些块合并回单个数据帧。 The Magic ?...如果无法进行矢量化，请检查使用Dask进行并行处理还是只使用vanilla pandas apply（仅使用单个核）最有意义。并行处理的开销会使小数据集的处理速度变慢。 这一切都很好地显示在上图中。
class OpHint: 一个帮助构建tflite函数调用的类。class OpsSet: 类定义可用于生成TFLite模型的操作系统集。...(弃用)二、tf.lite.OpHint类它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。...可以在多线程Python环境中使用这个解释器，但是必须确保每次只从一个线程调用特定实例的函数。因此，如果希望有4个线程同时运行不同的推论，请为每个线程创建一个解释器作为线程本地数据。...这可以允许转换器量化转换后的浮点模型。1、__init____init__(input_gen)创建一个代表性数据集。参数：input_gen:一个输入生成器，可用于为模型生成输入样本。...representative_dataset:可用于为模型生成输入和输出示例的代表性数据集。转换器可以使用数据集来评估不同的优化。
学习如何用神经网络的思维模式提出机器学习问题、如何使用向量化加速你的模型。...logistic回归损失函数 损失函数【error function】在单个训练样本中定义的，他衡量了在单个训练样本上的表现 成本函数【cost function 】在全体训练集样本下的表现–>对损失函数求和...对以上函数要找到合适的参数w和b 成本函数用于衡量参数w和b的效果 如下图： ?...这就得到高度向量化的，高效的logistic回归梯度下降法 python中的广播（使python和Numpy部分代码更高效） 广播（broadcasting）对列向量，行向量都有效 例子： ? ?...关于python/numpy向量的说明 千万不要用秩为1的数组 随意插入assert()声明，要仔细检查矩阵和数组的维度 不要害怕调用reshape,来确保你的矩阵和向量 ?
2.4 梯度下降法 如何使用梯度下降法来训练或学习训练集上的参数w和b，成本函数只能用来说明你选择的w和b作用效果好不好，最后误差大不大，参数w和b在训练集上的效果，但是我们不知道一个w和b的关系，如何取值...但事实上numpy模块中有很多内置函数，可以完成运算，只需要调用一个函数，u=np.exp(v)则完成了。...所以每当你想写一个for循环时，应该看看可不可以调用numpy，用内置函数计算，而不是用for循环， 接下来看看如何把这些技巧应用到logistc回归梯度下降算法实现中来，看看是否可以去掉两个for循环中的一个...2.13 向量化logistc回归 这一节我们将谈及向量化是如何实现在logistc回归上面的，这样就能同时处理整个训练集来实现梯度下降法的一步迭代，针对整个训练集的一步迭代不需要使用任何显式for循环...2.14 向量化logistc回归的梯度输出 如何使用向量化计算m个训练数据的梯度，注意是同时计算，最后得到一个非常高效的logistc回归的实现。 在计算梯度时，我们需要计算： ? ? ? ? ?
例如，SQL alchemy通过read_sql和to_sql函数使用;openpyxl和xlsx writer用于read_excel和to_excel函数。...不过，像Pandas这样的库提供了一个用于编译代码的python接口，并且知道如何正确使用这个接口。 向量化操作 与底层库Numpy一样，pandas执行向量化操作的效率比执行循环更高。...这些效率是由于向量化操作是通过C编译代码执行的，而不是通过本机python代码执行的。另一个因素是向量化操作的能力，它可以对整个数据集进行操作，而不只是对一个子数据集进行操作。...，可以直接在pandas中使用，也可以直接调用它的内部Numpy数组。...例如，Numpy的类型np.dtype(' int32 ')表示一个32位长的整数。pandas默认为64位整数，我们可以节省一半的空间使用32位: ?
一个技巧是根据你的条件选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下一个示例中，你将看到如何使用Pandas的.isin()方法选择行，然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。...但是，最后一个选项是使用 NumPy 函数来操作每个DataFrame的底层NumPy数组，然后将结果集成回Pandas数据结构中。...使用向量化操作：没有for循环的Pandas方法和函数。 2. 将.apply方法：与可调用方法一起使用。 3....你可以在此处执行的一项非常有用的操作是预处理，然后将数据存储在已处理的表单中，以便在需要时使用。但是，如何以正确的格式存储数据而无需再次重新处理？...以下是一些经验，可以在下次使用Pandas中的大型数据集时应用这些经验法则： 尝试尽可能使用矢量化操作，而不是在df 中解决for x的问题。
NumPy是Python的数值计算拓展，它能够帮你处理大量数值数据以及储存大型数据集和提取其中的信息。...下面我们接着聊如何使用Pandas存储并引用这些数据。...在本例中，我们重温一下之前numpy中提到的求平均数。numpy.mean对每个自成一列的向量求平均数，这本身就是一个新的数据结构。...另外还有一些操作不能通过这种方式向量化，例如提取numpy数组作为输入数据，然后返回其他数组或值。...我们还可以在特定列上调用映射或多整个数据框架应用映射，这些方法将接受传入一个值然后返回一个值的函数。
在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。 什么是向量化? 向量化是将操作应用于整个数组或数据系列的过程，而不是逐个遍历每个元素。...2、apply 向量化还允许对列应用自定义函数。...传统的基于循环的处理 在许多编程场景中，可能需要对数据元素集合执行相同的操作，例如逐个添加两个数组或对数组的每个元素应用数学函数。一般都会使用循环一次迭代一个元素并执行操作。...使用NumPy进行向量化操作 NumPy是一个流行的Python库，提供对向量化操作的支持。它利用了优化的C和Fortran库，使其在数值计算方面比纯Python循环快得多。...: 17.91837 seconds 可以看到NumPy向量化方法对于大数据集的速度要快得多，因为它的矢量化操作是经过优化的。
数组属性 ndarray具有多个重要属性，可以描述其特性： ndim：数组的维数，也称为rank。 shape：数组的形状，一个元组表示每个维度的大小。 size：数组中元素的总数。...NumPy与pandas库的集成使用有哪些最佳实践？ NumPy与Pandas是Python数据科学中非常重要的两个库，它们在处理大规模数据集时具有高效性和易用性。...向量化操作： 利用NumPy的向量化操作来替代循环，这将显著提升性能。例如，使用NumPy的np.add 、np.multiply 等函数进行数组操作，而不是逐个元素地进行加法或乘法运算。...内存管理： 大型数据集可能会导致内存不足的问题。可以通过以下方法优化内存使用： 使用pd.read _csv等函数时，设置usecols参数只读取需要的列，以减少内存占用。...并行计算： 对于特别大的数据集，可以考虑使用NumPy和Pandas的并行计算功能。例如，通过安装并使用dask库，可以实现更高效的并行数据处理。
但是前者的效率更高，因为内层的雅克比矩阵计算是通过类似于一个1维损失函数对n维向量的求导，明显使用反向模式更为合适。外层则通常是n维函数对n维向量的求导，正向模式更有优势。...2)向量化 无论是科学计算或者机器学习的研究中，我们都会将定义的优化目标函数应用到大量数据中，例如在神经网络中我们去计算每一个批次的损失函数值。...下面结合几个例子，说明这一用法： vmap有3个最重要的参数： fun: 代表需要进行向量化操作的具体函数； in_axes：输入格式为元组，代表fun中每个输入参数中，使用哪一个维度进行向量化； out_axes...jit的基本使用方法非常简单，直接调用jax.jit()或使用@jax.jit装饰函数即可： import jax.numpy as jnpfrom jax import jitdef...图4 JAX-ReaxFF主循环优化 Github地址： https://github.com/cagrikymk/JAX-ReaxFF 2）效果 作者在多个数据集上分别实现了参数的优化，可以看到相比于其他算法
2.4 梯度下降法 如何使用梯度下降法来训练或学习训练集上的参数w和b，成本函数只能用来说明你选择的w和b作用效果好不好，最后误差大不大，参数w和b在训练集上的效果，但是我们不知道一个w和b的关系，如何取值...但事实上numpy模块中有很多内置函数，可以完成运算，只需要调用一个函数，u=np.exp(v)则完成了。...所以每当你想写一个for循环时，应该看看可不可以调用numpy，用内置函数计算，而不是用for循环， 接下来看看如何把这些技巧应用到logistc回归梯度下降算法实现中来，看看是否可以去掉两个for循环中的一个...向量化处理方法 2.13 向量化logistc回归 这一节我们将谈及向量化是如何实现在logistc回归上面的，这样就能同时处理整个训练集来实现梯度下降法的一步迭代，针对整个训练集的一步迭代不需要使用任何显式...2.14 向量化logistic回归的梯度输出 如何使用向量化计算m个训练数据的梯度，注意是同时计算，最后得到一个非常高效的logistc回归的实现。 在计算梯度时，我们需要计算： ?
2.4 向量化 向量化可以避免循环，减少运算时间，Numpy 的函数库基本都是向量化版本。向量化可以在 CPU 或 GPU 上实现（通过 SIMD 操作），GPU 上速度会更快。...，数据集的预处理与超参数（如学习速率）的调整十分重要。...[1, i] + b2 # shape of z[2, i] is (1,1) a[2, i] = sigmoid(z[2, i]) # shape of a[2, i] is (1,1) 如果对整个训练集进行向量化...[l] = W[l]A[l-1] + B[l] A[l] = g[l](Z[l]) 我们无法对整个前向传播使用向量化，需要使用 for 循环（即每一层要分开计算）。...我们可以从两个角度解释为什么使用多个隐藏层： 多个隐藏层可以将问题从简单到复杂进行拆分，先考虑简单的特征，再逐步变得复杂，最终实现预期的效果； 电路理论表明越少的层数需要的单元数呈指数级上升，对神经网络来说也是如此
由于LLM的发展， 很多的数据集都是以DF的形式发布的，所以通过Pandas操作字符串的要求变得越来越高了，所以本文将对字符串操作方法进行基准测试，看看它们是如何影响pandas的性能的。...= [m, n, x] # output frame outputdf = pd.DataFrame(columns=['method', 'n', 'timing']) outputdf 然后就是运行上面的每个函数并将数据导出到...n 1 -o data['newcol'] = process(data.job.to_numpy(), data.company.to_numpy()) 显式在numpy数组上使用numpy向量化...原生的字符串加法C = a+b 从1000行扩展到100,000行所需的时间; 可视化对比： 所有矢量化方法都非常快，而且pandas标准的str.add对numpy数组也进行了矢量化。...2、矢量化操作在字符串操作中也是可以使用的，但是为了安全起见，使用Numpy数组。
铁子们可能都有感觉，当你的数据量一大起来，用 For 循环去跑，这速度简直能让人急死。因为 For 循环处理大数据集时，每次迭代都要进行函数调用，这中间的开销可不小。...from itertools import starmapdef add(x, y): return x + y# 使用 starmap 来计算多个数对的和result = list(starmap...利用这些工具，你可以优化你的数据处理流程，提高代码的执行效率。7. NumPy 向量化操作跳进数据科学的大门，怎能不提 NumPy 的向量化操作？在处理数值数据时，这技能简直是利器。...示例代码比如，我们需要处理一个大数据集，每个数据点需要进行复杂计算，可以将数据分批处理：import numpy as npfrom multiprocessing import Pool# 大数据集data...比如，如果处理的是大数据集，并且对性能要求极高，可能向量化操作或并行处理会更合适。如果是简单的数据转换，列表推导式或 map() 函数可能就足够了。考虑代码的可读性代码的可读性是软件开发中的关键。
reduce()的过程是先使用输入函数对序列中的前两个元素进行操作，得到的结果再和第三个元素进行运算，直到最后一个元素。...在实际使用时，应尽量使用向量化直接对Tensor操作，避免低效率的for循环对元素逐个操作，尤其是在训练网络模型时，如果有大量的for循环，会极大地影响训练的速度。...注意：建议使用Tensor.detach()函数来获取数据，因为.data属性在某些情况下不安全，原因在于对.data生成的数据进行修改不会被autograd追踪。...在前向计算完后，只需对根节点进行backward函数操作，即可从当前根节点自动进行反向传播与梯度计算，从而得到每一个叶子节点的梯度，梯度计算遵循链式求导法则。...1．SGD方法 在深度学习中，当前常用的是SGD算法，以一个小批次（Mini Batch）的数据为单位，计算一个批次的梯度，然后反向传播优化，并更新参数。
本次东哥介绍几个常见的提速方法，一个比一个快，了解pandas本质，才能知道如何提速。 下面是一个例子，数据获取方式见文末。...因此，如果你不知道如何提速，那正常第一想法可能就是用apply方法写一个函数，函数里面写好时间条件的逻辑代码。...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...到目前为止，使用pandas处理的时间上基本快达到极限了！只需要花费不到一秒的时间即可处理完整的10年的小时数据集。 但是，最后一个其它选择，就是使用 NumPy，还可以更快！...下面我们使用NumPy的 digitize()函数更进一步。它类似于上面pandas的cut()，因为数据将被分箱，但这次它将由一个索引数组表示，这些索引表示每小时所属的bin。
例如，在天文学中，NumPy是用于发现引力波[1]和首次对黑洞成像[2]的软件栈的重要组成部分。本文对如何从一些基本的数组概念出发得到一种简单而强大的编程范式，以组织、探索和分析科学数据。...在下面的例子中，使用另一个数组对数组进行索引。这将在执行查找之前广播索引参数。d）向量化有效地将运算应用于元素组。e）二维数组的乘法中的广播。f）规约操作沿一个或多个轴进行。...这提供了一种强大的方法来处理数组数据的子集，同时限制了内存的使用。 为了补充数组语法，NumPy包括对数组执行向量化计算的函数，包括算术，统计和三角函数（图1d）。...使用NumPy的高级API，用户可以在具有数百万个内核的多个系统上利用高度并行的代码执行，所有这些都只需最少的代码更改[42]。 图3 NumPy的API和数组协议向生态系统公开了新的数组。...在此示例中，在Dask数组上调用了NumPy的mean函数。调用通过分派到适当的库实现（在本例中为Dask），并产生一个新的Dask数组。将此代码与图1g中的示例代码进行比较。
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