我也在我们的内部代码中发现了这一点，我正试图了解正在发生的事情。 在以下代码中： https://github.com/microsoft/DirectX-Graphics-Samples/tree/master/Samples/Desktop/D3D12MeshShaders/src/Meshle ...
我正在制作一个 function 来计算给定两个向量时的点积。 该代码稍后用于矩阵乘法 function。我遇到的问题是从矩阵乘法 function 传入的参数是 1x3 矩阵，为了将它们相乘，我需要使用 dot+=A[0,,i ]*B[0,i]。 提交网站需要 dot+=A[i],B[i]，我不确 ...
设 $X \in \mathbb{R}^{M\times N}$ 为二维数组。 设 $Y \in \mathbb{R}^{M \times N \times K$ 是一个 3 维数组。 我在 Julia 中有这些数据 arrays。 我想计算数字 $$ \sum_{k = 1}^{K} \sum_ ...
我正在尝试将大小为 $(N,N)$ 的矩阵 A 乘以大小为 $(N,M,O)$ 的矩阵 B 沿着 O 维度（即左乘所有“页面” B 沿 O 维度的 A)，使用 jitted numba function。 我想出了这个解决方案： 但是，这会返回警告NumbaPerformanceWarning: n ...
我需要计算一个二维矩阵乘以二维向量。 两者都使用 32 位浮点数。 我希望使用 SSE（任何版本）来实现速度优化目的，因为我将使用它进行实时音频处理。 所以我需要的公式如下： 如果有意义的话，我正在考虑从 memory 读取整个矩阵作为 128 位浮点 SIMD（4 x 32 位浮点）。 但是，如 ...
赏金将在 3 天后到期。 此问题的答案有资格获得+500声望赏金。 Niteya Shah想让更多人关注这个问题： 一个可以生成最佳代码的工作实现，该代码由 GCC 或 clang 自动矢量化。 我想将以下 numpy einsum 写为 Eigen Tensor opimport numpy ...
我有一个程序将驻留在同一容器矩阵中的两个子矩阵相乘。 我试图通过使用 OpenMP API 进行并行化来获得一些性能提升。 下面是我使用的乘法算法。 该算法按行访问两个输入子矩阵的元素，以增强空间局部性的缓存使用。 可以使用哪些其他 OpenMP 指令从该简单算法中获得更好的性能？ 有没有其他指令 ...
我正在尝试乘以 numpy arrays，它们都具有 (2000,2,2) 的形状。 我希望结果数组也具有 (2000,2,2) 形状，其中第一个数组的 2000 (2,2) 个矩阵中的每一个矩阵乘以第二个数组的 2000 (2,2) 个矩阵。 我尝试使用 np.matmul() 和 numpy.d ...
我创建了一个 function，它将只返回平方答案，并且不可能得到正确的答案，即当前的平方根答案。 例如，在 excel 中，我的范围是 A1 = 2 & A2 = 3。如果 CorrelationMatrix 设置在第一行 (1, 0.25) 和第二行 (0.25, 1)，则使用 Cor ...
我正在尝试实现一个 C++ function，给定 (4x4) 矩阵 A 和矩阵 B，可以生成矩阵 C，使得 A*C=B。 经过一些研究，我制作了这个： 这产生的结果是......有点正确。 它产生正确的数字，但符号不同。 这是 output： 所以 B*C = A 对于数字，而不是符号。 我正在 ...
我有一个 object，它需要旋转两个轴（为简单起见，我们称它们为 X 轴和 Y 轴，但请理解它们可以完全任意）。 所以，像这样： 这样做时，我会围绕我旋转的两个轴的叉积进行不必要的旋转（例如，在上面的示例中，我会绕 z 轴或 0,0,1 进行一些（少量）旋转). 这是一个非常小的旋转量，但足够可 ...
当我的变量的日期类型采用Eigen::MatrixXd和Eigen::VectorXd形式时，如何使用 C++ 中的Eigen库和“for 循环”执行矩阵向量积？ 注意：我不想使用直接将矩阵与向量相乘的内置* operator ，我想使用 for 循环并自己执行元素明智的操作当我尝试对Eigen:: ...
我考虑过使用 numpy 矩阵乘法与普通 for 循环方法检查矩阵乘法的时间差。 我知道 numpy 会因为向量化而更快，但我无法使用如下简单的代码来证明它。 在我的所有测试中，我得到 python 正常循环比 numpy 快。 我在这里做错了什么？ 我的代码： 我得到的结果是 ...
我有一个小的神经网络程序。 我已经优化它以更快地训练，但我注意到反向传播部分花费的时间比前向传播长大约 10 倍。 我当然看到唯一的主要区别是我非顺序地访问我的权重矩阵（与顺序相反，就像在前向传递中）。 这会导致缓存未命中并扰乱我的性能。 在前向传递中，我循环遍历当前层中的所有神经元，然后遍历所有输 ...
稀疏矩阵是其大多数成员具有零值的矩阵。 因此，为了节省内存和存储矩阵，可以方便地在以下配置中使用字典来表示它们：对于矩阵中不为零的每个单元格，将在表示坐标的字典中存储一个元组键单元格的值，值表示矩阵中单元格的值（一些类型为 int 或 float 的数字），通常在数学中，矩阵的索引从 1 开始。 ...
我想找到使用 cuBLAS 对三个矩阵进行多重处理的最有效方法。 我当前的解决方案明显多次调用 cublasgemm 我不认为这是一个糟糕的解决方案。 只是如果有某种方法可以处理单个内核/函数调用而不是 2 个，那会更好，因为单个内核可能会加快速度。 我查看了cublasgemmBatched希望 ...
我是 NumPy 的新手，我正在尝试迁移我在 MATLAB 中开发的一些代码，用于计算 2x2 传递函数。 这是我写的代码片段。v = np.arange(-0.5, 0.5, 0.001) z = np.exp(-1j * 2 * np.pi * v); Hcoup0 = Hcoup(k0) # ...
在 np.matmul 操作之后，x1 和 x2 的值在 np.int8 的范围内，该值高于 int8 范围，所以我将它存储到 int16 中，但我仍然得到不正确的值。 有人可以解释一下为什么会这样吗？ 谢谢 ...
我有两个输入 arrays 和一个 output 数组，如下所示： 我想做以下计算： 我可以不做 for 循环就做吗，因为 for 循环在较大的矩阵中会花费很多时间所以目标是实现更快的方法 ...
我有两个矩阵。 第一个具有以下结构： 其中1 、 0 、 a 、 b, c和d是标量。 矩阵是 4 x 3 第二个只是一个 2 x 3 矩阵： 其中r1和r2分别是第一行和第二行，每行有 3 个元素。 我希望 output 是： 这将是一个 4 x 9 矩阵。 这类似于 Kronecker 产品，除 ...