在Python和Matlab上,代码的矢量化版本都相当快。但是,有时我必须使用(for)循环。在这些情况下,Python循环非常慢。为什么是这样呢?在下面的代码中,很明显,矢量化版本的运行方式是相似的。但Matlab中的for循环版本相当不错,而Python版本则非常慢。Python代码import time
b =
我正在按照指南对我的模型执行量化不幸的是,我的模型包含一个无法量化的层(重标度层)。为了说明这一点,我使用quantize_annotate_layer只标记其他层进行量化。我通过调用这个代码来做到这一点: if not isinstance(layer, tf.keras.layers.Rescaling稍后,我调用quantize_apply来执行这个量化。但是,运行此代码会导致以
在Python中,通常建议将代码向量化以加快计算速度。例如,如果您想要计算两个向量的内积,比如a和b,通常c = np.dot(a, b)代码Bfor i in range(len(a)):但在朱莉娅看来,有时向量化并没有多大帮助。我认为'*和dot是矢量化版本,显式for循环是非向量化版本,并得到了以下结果。**If it不需要),那么从向量化和非矢