➤01 矢量化运算

在《PaddlePaddle深度学习实战》一书中，介绍了在Python中利用Numpy中的矩阵（矢量）运算所带来的速度增加。

^{▲ PaddlePaddle深度学习实战}

下面程序来自于书中的给出的示例，显示了计算两个维度为1000000的矢量内积计算。

利用nympy中的dot运算，与直接通过循环运算，速度相差两个多数量级。

#!/usr/local/bin/python
# -*- coding: gbk -*-
#============================================================
# TEST1.PY                     -- by Dr. ZhuoQing 2020-11-10
#
# Note:
#============================================================from headm import *v1 = random.rand(1000000)
v2 = random.rand(1000000)
v = 0tic = time.time()
for i in range(1000000):v += v1[i] * v2[i]toc = time.time()
printf("v:%f, cost time:%f"%(v, (toc-tic)*1000))tic = time.time()
v = dot(v1,v2)
toc = time.time()
printf("v:%f, cost time:%f"%(v, (toc-tic)*1000))#------------------------------------------------------------
#        END OF FILE : TEST1.PY
#============================================================

运行的结果为：

v:250151.502867, cost time:553.031683
v:250151.502867, cost time:2.000332

两个运算之间相差近250倍。

值得注意的是后，这个运算比值在不同的计算机中，使用循环大体都在0.5秒左右，但是使用numpy的dot运算，则会有比较大的区别。

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