我正尝试在下面的for循环上测试自动向量化。我无法让自动矢量化起作用。代码如下所示。 float dotproduct(float a[], float b[], int size) {
int x = 0.0;
for (int i = 0; i < size; i++) {
x = x + a[i] * b[i];
}
return x;
}
int main() {
const int N = 8;
float a[N] = {2.0,3.0,4.0,5.0,6.0,7.0,8.0,9.0};
float
我正在研究文本生成模型,我想将换行符'\n‘矢量化为tensorflow中的一个单词。我该怎么做。
到目前为止,我已经这样做了。但tensorflow就是不考虑。
清洁
import re
def clean(x):
x = str(x).lower()
x = x.replace('\r\n\r\n','\n')
x = x.replace('\r\n','\n')
x = x.replace('\n', ' \n ')
# x = x.replac
在矩阵的每一列上应用函数的最快方法是什么?
我使用的函数是pwelch,但是任何函数的概念都应该是相同的。目前,我正在循环通过我的矩阵作为这样。
X = ones(5);
for i = 1:5 % length of the number of columns
result = somefunction(X(:,i))
end
有什么方法可以矢量化这段代码吗?
到目前为止,我正在从一个大矩阵中计算一些特征,并在for循环中完成所有这些工作。正如预期的那样,它非常慢。我已经能够对部分代码进行矢量化,但我被困在其中的一部分。
我将非常感谢一些建议/帮助!
s1 <- MyMatrix #dim = c(5167,256)
fr <- MyVector #vector of length 256
tw <- 5
fw <- 6
# For each point S(t,f) we need the sub-matrix of points S_hat(i,j),
# i in [t - tw, t + tw], j in [f
我需要在两段代码之间进行接口:一段输出“数组”(我可以接受输出为“标准”C++数组(类型为double),另一段则接受std::bitset )。
把两端发生的事放在一边.
根据某些函数将输出数组转换为std::bitset**,的最有效(按时间顺序)的方法是什么?**
我的意思是,对于输出位集中的每个元素,我希望根据某些函数(例如,大于N的元素被分配为1的值,小于N的元素被分配为0的值)分配一个值(N或1)。或者所有偶数元素都被分配一个1值,等等)。
当然,显而易见的(也许也是最简单的)方法是使用循环。例如,类似于(在价值比较的情况下):
L = outputVector.size();
s
我试图得到与R的==相同的行为,当应用于两个向量时,得到向量中每个元素的比较。
a <- c(1,2 ,3 )
b <- c(1, 2 ,5 )
a==b
#[1] TRUE TRUE FALSE
我朱莉娅,我想出了一个非常笨拙的方法,但是现在我想知道外面有没有最简单的方法。
a = [1 2 3 ]
b = [1 2 5 ]
a == b #this does not return what I want.
#false
rows_a =size(a)[2]
equal_terms =ones(rows_a)
for i in 1:rows_a
为了最大限度地提高速度,我试图将以下内容向量化(使编译器能够在其认为良好的情况下向量化):
integer :: i,j
real :: a(4),b(4,5),c(4,5)
!... setting values to a and b...
do i=1,5
do j=1,4
c(j,i)=b(j,i)/a(i)
end do
end do
我试过以下几种方法
c=b/a
但这不管用:
错误#6366:数组表达式的形状不符合。
我的想法是,既然你可以做一个/i,(数组/标量),我希望它是可能的(2d数组/数组)。首先,b和c的维数是(5,4),我认为这就是问题所在
for (i in 1:10){
z1<-rnorm(1000,0,1)
z2<-rnorm(1000,0,1)
z3<-rnorm(1000,0,1)
z4<-rnorm(1000,0,1)
z5<-rnorm(1000,0,1)
z6<-rnorm(1000,0,1)
z7<-rnorm(1000,0,1)
X<-cbind(z1,z2,z3,z4,z5,z6)
Z<-apply(X,2,mean)
t
我是SIMD的新手,我想看看我能不能让GCC为我提供一个简单的动作。
因此,我看了看,并想或多或少地做同样的事情。(但在Linux64bit上使用gcc 5.4.0,用于KabyLake处理器)
我基本上有这样的功能:
/* m1 = N x M matrix, m2 = M x P matrix, m3 = N x P matrix & output */
void mmul(double **m1, double **m2, double **m3, int N, int M, int P)
{
for (i = 0; i < N; i++)
for
在R中,当我尝试通过ifelse赋值函数时,我得到以下错误:
> my.func <- ifelse(cond, sqrt, identity)
Error in rep(yes, length.out = length(ans)) :
attempt to replicate an object of type 'builtin'
如果cond为FALSE,则错误看起来是等效的,R将报告
attempt to replicate an object of type 'closure'
我能做些什么来将两个函数中的一个赋值给一个变量,这是怎么回
在Matlab中,我们使用来加快代码的速度。例如,这里有两种执行相同计算的方法:
% Loop
tic
i = 0;
for t = 0:.01:1e5
i = i + 1;
y(i) = sin(t);
end
toc
% Vectorization
tic
t = 0:.01:1e5;
y = sin(t);
toc
研究结果如下:
Elapsed time is 1.278207 seconds. % For loop
Elapsed time is 0.099234 seconds. % Vectorization
因此,矢量化代码的速度几乎要快13倍。实际上,如果我
我有两个for循环,我想用矢量化来修改它们,因为这两个for循环需要很长时间才能完成。
前提条件:
import osmnx as ox
ox.config(use_cache=True, log_console=True)
# Create Graph of any city
place_name = "any city in the world" ### Enter your city
G = ox.graph_from_address(place_name, dist=2500, network_type="drive" )
and the dfGr
这个代码的主要问题是效率,我想将代码的这一部分矢量化:
for x = 1:N
for c = 1:L
Z = in(x,1:Ks(c,1);
Cpreds(x,c) = mode(Ctrn(Z));
end
end
以下是我的详细实现:
function [Cpreds] = my_knn_classify(Xtrn,Ctrn, Xtst, Ks)
% Input:
% Xtrn : M-by-D training data matrix
% Ctrn : M-by-1 label vector for Xtrn
% Xtst : N-by-D
我在Github上放了一个 for Statsmodel指数平滑,想知道是否有好的方法来改善这个循环。到目前为止,我已经有了可以工作的代码,并且想要解决问题。它处理指数平滑模型的一种变体。
有没有什么好办法让这个循环更有效率呢?
for i in range(ylen):
s = sdata[i]
b = bdata[i]
#handles multiplicative seasons
if season == 'multiplicative':
if trend == 'mu