python3两个三阶矩阵相乘公式_Numpy 两个矩阵部分维度相乘，有没有很快的方法？...

necomancer

2018-09-28 00:31:34 +08:00

不客气。我很久没鼓捣过这玩意儿了，我记得 numba 的各路 jit 处理这个问题是很嗨的，你要是经常遇到这种问题，去看看 numba 吧，有 GPU 加速更开心 ^_^

In [1]: from numba import guvectorize, float64

In [2]: a = np.random.random((100000,2,2))

In [3]: b = np.random.random((100000,2,2))

In [4]: c = np.matmul(a, b)

In [5]: d = np.array([np.dot(i,j) for i,j in zip(a,b)])

In [6]: @guvectorize([(float64[:,:],float64[:,:], float64[:,:])], '(n,m),(m,n)->(n,n)', target='parallel') #target='cpu','gpu'

...: def mydot(a,b,res):

...: for i in range(res.shape[0]):

...: for j in range(res.shape[1]):

...: tmp = 0.

...: for k in range(a.shape[1]):

...: tmp += a[i, k] * b[k, j]

...: res[i, j] = tmp

...:

In [7]: e = mydot(a, b)

In [8]: np.allclose(c,e)

Out[8]: True

In [9]: np.allclose(c,d)

Out[9]: True

In [10]: %timeit mydot(a,b)

234 µs ± 4.02 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

In [11]: %timeit np.array(list(map(np.dot, a, b)))

210 ms ± 2.3 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

In [12]: %timeit np.array([np.dot(i,j) for i, j in zip(a,b)])

235 ms ± 5.87 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1 loop each)

In [13]: %timeit np.matmul(a,b)

41.1 ms ± 90 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

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