Cython：矩阵乘法

Question

我已经对以下使用 numpy 的矩阵乘法的文件进行了 cythonized：

def cell(float[:, ::1] a, float[:, ::1] b):
  c = a @ b
  return c

但是，当我用以下方式调用它时：

from matmul import cell
import numpy as np


a = np.zeros((1, 64), dtype=np.float32)
b = np.zeros((64, 64), dtype=np.float32)
c = cell(a, b)

我收到以下错误：

类型错误：@ 不支持的操作数类型：_memoryviewslice 和 _memoryviewslice

如何使用 Cython 执行矩阵乘法？

上下文：function“单元”是我编写的代码的一部分，它通过 LSTM 网络执行预测（我手动编写了它，没有使用 PyTorch 或 Tensorflow）。 我需要加速代码才能实时使用网络。

Answer 1

如果这就是你所做的一切，那么为cell的参数添加类型实际上是没有意义的——你所做的只是无缘无故地添加昂贵的类型检查。 Cython 无法有效利用这些类型。 只需不a和b即可。

如果您确实需要使用 Numpy 整个数组操作来修复 memoryviews 操作，最简单的解决方案是调用np.asarray

def cell(float[:, ::1] a, float[:, ::1] b):
  c = np.asarray(a) @ np.asarray(b)
  return c

您在这里没有从 Cython 获得任何好处 - 它只是调用 Numpy 矩阵乘法代码。 因此，仅在需要将其与您确实受益于 Cython 的某些操作混合时才执行此操作。