我正在试验英特尔MKL库，使用它们提供的Boost::uBLAS接口(interface)(包括mkl_boost_ublas_matrix_prod.hpp)执行矩阵乘法。我的数据只是整数，所以我尝试将我的矩阵模板类型更改为int并且性能下降，这似乎主要是由于代码仅使用单个CPU内核而不是我可用的12个。我在MKL文档中找不到任何内容来解释为什么整数没有使用MKL的OpenMP多线程功能(我猜他们根本没有使用MKL？)。此外，与float相比，我发现double的性能下降了50%。问题:为什么float和double之间存在差异？为什么我不能使用整数？这是我从下面的代码中得到的结果:
在我的Python代码中，我使用numpy.linalg.svd计算一些数据的SVD:fromnumpyimportlinalg(_,_,v)=linalg.svd(m)由此返回的V矩阵是:[[0.4512937-0.81992002-0.35222884][-0.222547210.27882908-0.93419863][0.864179810.4999855-0.05663711]]在将我的代码移植到C++时，我切换到使用Armadillo用于计算SVD:#includearma::fmatM;//Inputdataarma::fmatU;arma::fvecS;arma::fm
我有一个简单的程序：importnumpyasnparr=np.random.randn(8)new=arr.sort()new1=np.sort(arr)printnewprintnew1我希望两个新数组与排序的数组相同，但是new是None,new1我期望的是，两种分类方法有什么区别？看答案从文档为了numpy.ndarray.sort:排序一个阵列，就位。如果您想要原始数组的排序副本，而不是对定位，则应使用numpy.sort，如您所见，它返回副本。
np.argsort与获取位相关问题位次:数组中的数据在其排序之后的另一个数组中的位置[1,0,2,3]中0的位次是11的位次是22的位次是33的位次是4这里先直接给出结论，np.argsort()返回的索引排序与实际位次在确实在某些情况下会出现一致，但后来numpy的开发人员给我举例回复这是巧合，如果想获取位次，可以考虑使用scipy.stats.rankdata()方法，也组合numpy中其他函数。如果你是想解决问题的开发人员直接根据目录跳转到最后方法总结查看示例代码，或者按照函数名直接搜索官方文档即可如果你有相关问题的思考想直接看一下我和开发人员的探讨内容，直接点击链接去GitHub中查
我正在使用SWIG将numpy数组从Python传递到C++代码:%include"numpy.i"%init%{import_array();%}%apply(float*INPLACE_ARRAY1,intDIM1){(float*data,intn)};classClass{public:voidtest(float*data,intn){//...}};在Python中:c=Class()a=zeros(5)c.test(a)这可行，但我如何将多个numpy数组传递给同一个函数？ 最佳答案 我从同事那里找到了答案:%appl
我能分享的内容有限，因为这是我从Ubuntu14.04移植到16.04的大量代码的一部分。这应该是微不足道的，但不知何故我正在努力解决这个问题。它没有找到numpy/arrayobject.h我在我的源文件中引用了#include我会尽可能多地分享，看看是否有人可以指导我解决问题。Ubuntu$lsb_release-aNoLSBmodulesareavailable.DistributorID:UbuntuDescription:Ubuntu16.04.2LTSRelease:16.04Codename:xenial制作$make--versionGNUMake4.1Builtfor
很可能这是一个非常愚蠢的问题，但我花了相当荒谬的时间在文档中寻找它，但无济于事。在MATLAB中，find()函数为我提供了一个包含非零元素索引的数组。Numpy的np.nonzero函数做类似的事情。我如何在C++Eigen库中执行此操作？我有一个bool数组typedeffoobar=MatrixA到目前为止。谢谢! 最佳答案 不确定这是否是您问题的一部分，但要构建适当的元素不等式结果，您必须首先将矩阵转换为数组:MatrixXdA,B;...MatrixC=A.array()现在C与A和B大小相同，并且C(i,j)=A(i,j
我的代码有问题。我想为一个模型提供一个参考解决方案，该模型应描述熊和鳟鱼的种群及其相互联系。我找不到我做错了什么，但是python呼唤三行问题，最后以错误的“numpy.ndarray”为“对象”不可call。我究竟做错了什么？importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromscipy.interpolateimportinterp1ddefreferenz_loesung(f,ref_loeser,x0,t0,T):print"BerechneReferenzloesung..."h_ref=0.0001#itmentionsthefollowi
我有这段代码(我的c++python模块中的主要函数):staticPyObject*FMM(PyObject*self,PyObject*args){PyObject*model_obj;PyObject*time_obj;PyObject*accepted_obj;PyObject*lat_obj;PyObject*lon_obj;PyObject*h_obj;intN;if(!PyArg_ParseTuple(args,"OOOOOOi",&model_obj,&time_obj,&accepted_obj,&lat_obj,&lon_obj,&h_obj,&N)){Py_INC
我看过很多关于将CPU与tensorflow结合使用的文档，但是，我没有GPU。我所拥有的是一个功能相当强大的CPU和一个5GB的英特尔数学内核，我希望这可以帮助我加快tensorflow的速度。有谁知道我如何“让”tensorflow使用intel-mlk？ 最佳答案 从源代码构建TensorFlow1.2，并在配置步骤中启用对MKL的支持。Mac用户注意事项截至2017年12月，MKL仅适用于Linux。参见https://tensorflow.org/performance/performance_guide#optimizi
