所有编程语言都离不开循环。因此，默认情况下，只要有重复操作，我们就会开始执行循环。但是当我们处理大量迭代（数百万/十亿行）时，使用循环是一种犯罪。您可能会被困几个小时，后来才意识到它行不通。...在后台，它将操作一次性应用于数组或系列的所有元素（不同于一次操作一行的“for”循环）。 接下来我们使用一些用例来演示什么是矢量化。...在下面的示例中，我们可以看到对于此类用例，用矢量化替换循环是多么容易。 DataFrame 是行和列形式的表格数据。...If-else 语句 我们实现了很多需要我们使用“If-else”类型逻辑的操作。我们可以轻松地将这些逻辑替换为 python 中的矢量化操作。...在 Python 中运行循环来求解这些方程式非常慢，矢量化是最佳解决方案。 例如，计算以下多元线性回归方程中数百万行的 y 值： 我们可以用矢量化代替循环。
Pandas是为一次性处理整个行或列的矢量化操作而设计的，循环遍历每个单元格、行或列并不是它的设计用途。所以，在使用Pandas时，你应该考虑高度可并行化的矩阵运算。...在上面的代码中，我们创建了一个基本函数，它使用If-Else语句根据花瓣的长度选择花的类。我们编写了一个for循环，通过循环dataframe对每一行应用函数，然后测量循环的总时间。...在上一节中编写for循环时，我们使用了 range() 函数。然而，当我们在Python中对大范围的值进行循环时，生成器往往要快得多。...在下面的代码中，我们已经完全用.apply()和lambda函数替换了for循环，打包所需的计算。这段代码的平均运行时间是0.0020897秒，比原来的for循环快6.44倍。 ?...额外的好处是，使用内置函数可以生成更干净、更可读的代码！ 最后 前面我们提到过，如果你正在使用一个为向量化操作设计的库，你应该总是在没有for循环的情况下寻找一种方法来进行任何计算。
function batch(){ var dataArr = []; $('#line').each(function(){ ...
受向量编译器历史遗留的至少需要两个double才能向量化的限制，最初的SVML无法对单个double数据进行加速。但实际业务基于单个double的数学运算也很常见，加速需求也很迫切。...在对公司广告模型训练的矩阵加法算子，如图3(a)所示，进行性能分析时，发现矩阵加法算子经过JDK编译之后，核心循环竟然没有被自动向量化，仅生成了如图3(b)所示的标量指令。...机理清楚后，Kona向OpenJDK社区提交了修复patch，社区专家对本问题的发现和修复给予了高度评价 [10]。...于是就有两种优化方案，一种是修改业务代码，将所有pow(x, 0.5)替换为sqrt(x)；另一种是优化JDK，将算子pow(x, 0.5)的翻译在JDK中自动转换为使用开方指令sqrt(x)来计算。...注意在计算机的二进制表示中，0.0和-0.0是两个不同的浮点数结果。因此，优化时绝对不能将pow(x, 0.5)无条件替换为sqrt(x)。
print("For loop:" + str(1000 * (toc - tic)) + "ms") 运行结果见下图： 在上面的代码中，使用两个方法——向量化和非向量化，计算了相同的值，其中向量化版本花费了...这意味着如果向量化方法需要花费一分钟去运行的数据，使用 for 循环将会花费5个小时去运行。 一句话总结，向量化快！！！...简单小结一下，不要 for 循环，利用 个训练样本使用向量化的方法，一次性计算出 和 。...因此展开后是 向量化代码如下： 这样，就避免了在训练集上使用 for 循环。对比之前实现的逻辑回归，可以发现，没有向量化是非常低效的，代码量还多。。。...翻新后的计算如下： ---- 前五个公式完成了前向和后向传播，后两个公式进行梯度下降更新参数。 最后的最后，终于得到了一个高度向量化的、非常高效的逻辑回归的梯度下降算法，是不是？
以下是一些使用向量化编程的优点： 效率：向量化操作通常比循环更快，因为R的内部函数是用C和Fortran编写的，这些语言在处理向量运算时比R更快。...简洁性：向量化操作可以使代码更简洁，更易于阅读和理解。比如，你可以用一行向量化操作替换一个复杂的循环结构。 易于使用：R的许多函数都支持向量化操作，这使得向量化编程更加方便。...如果我们使用循环来实现这个操作，代码可能会是这样的： # 创建一个数值向量 vec <- 1:5 # 使用循环来乘以2 for (i in 1:length(vec)) { vec[i] <- vec...当然了，这只是一个简单的例子，但是向量化编程的优势在处理更复杂的问题时会更加明显。例如，如果你需要对一个大型数据集进行复杂的数据处理和分析，使用向量化操作通常会比使用循环更快，也更易于编写和理解。...例如，如果你在一个循环中反复向一个向量添加元素，那么每次添加元素时，R都会创建一个新的向量，复制旧向量的内容，并添加新元素。这会导致大量的计算时间被浪费在复制数据上，而不是在实际的数据处理上。
一个量化后的模型，其部分或者全部的 tensor 操作会使用 int 类型来计算，而不是使用量化之前的 float 类型。...这个缩放因子和 zero_point 是两个参数，建立起了 fp32 tensor 到量化 tensor 的映射关系。...你看到全称中的两个关键字了吗：Post、Dynamic： Post：也就是训练完成后再量化模型的权重参数； Dynamic：也就是网络在前向推理的时候动态的量化 float32 类型的输入。...observer； 这两个 observer 分别是 activation 的 observer 和 weight 的 observer； 但是动态量化使用的是 QConfig 子类 QConfigDynamic...我们就以上面的 CivilNet 网络为例，当在静态量化后的模型进行前向推理和原始的模型的区别是什么呢？
这就是为什么像numpy等这样包诞生，它们在numpy数组上提供向量化的操作。这意味着它将通常在Python中完成的for循环推进到C的级别。...第一次尝试 在第一次尝试中，我们将使用 for 循环编写所有内容；在向量/矩阵操作中，只使用标量。...在for loop中，我们有两个变量；μ和x。因此 x 和 μ → 向量。问题是，它是 μ**x。 有一个函数，它把一个幂运算变成了乘法运算。没错，就是对数！...第三次尝试 一次一个loop：K turn 在向量化过程中，有如下操作： 标量→向量→矩阵 当我们用numpy数组替换越来越多的循环时，越来越多的代码将在C上运行。...一个循环也没有！代码看起来很优雅，只有三行！ ? ? 对于n=1000，我们的运行时长从11.688下降到0.012！ 总结 那么，当你想向量化一个表达式时，你需要做什么呢？
我们可以使用pip安装Numba： 1pip install numba 如果您的代码有很多数值运算，经常使用Numpy，并且/或者有很多循环，那么Numba应该会给您一个很好的加速。...加速Python循环 Numba最基本的用途是加速那些可怕的Python for循环。 首先，如果在Python代码中使用循环，首先检查是否可以用numpy函数替换它总是一个好主意。...第二个问题是我们在函数上使用了jit修饰器。 将jit装饰器应用于函数向numba发出信号，表示我们希望将转换应用于机器码到函数。...注意，每当我们对Numpy数组进行基本数组计算(如加法、相乘和平方)时，代码都会自动由Numpy在内部向量化。这就是为什么在可能的情况下，用Numpy替换纯Python代码通常会提高性能。...这一次，我们在函数的上方添加了vectorize装饰器，向numba发出信号，它应该对我们的函数执行机器码转换。 ? vectorize装饰器接受两个输入。
（迭代循环没有写出），会影响计算的效率，我们可以使用向量化来减少循环。...2.4 向量化 向量化可以避免循环，减少运算时间，Numpy 的函数库基本都是向量化版本。向量化可以在 CPU 或 GPU 上实现（通过 SIMD 操作），GPU 上速度会更快。...2.4.1 向量化逻辑回归 下面将仅使用一组循环来实现逻辑回归： 输入变量为： X Input Feature, X shape is [Nx,m] Y Expect Output...[l] = W[l]A[l-1] + B[l] A[l] = g[l](Z[l]) 我们无法对整个前向传播使用向量化，需要使用 for 循环（即每一层要分开计算）。...4.3 深层神经网络的模块 深层神经网络一般包含前向传播与反向传播两个模块：前向传播模块得到代价函数，后向传播模块计算各层参数的梯度，最后通过梯度下降来更新参数，进行学习。
这就是为什么像numpy等这样包诞生，它们在numpy数组上提供向量化的操作。这意味着它将通常在Python中完成的for循环推进到C的级别。...因为：向量化过程中最重要的事情是要理解变量的维数。...第一次尝试 在第一次尝试中，我们将使用 for 循环编写所有内容；在向量/矩阵操作中，只使用标量。...在for loop中，我们有两个变量；μ和x。因此 x 和 μ → 向量。问题是，它是 μ**x。 有一个函数，它把一个幂运算变成了乘法运算。没错，就是对数！...第三次尝试 一次一个loop：K turn 在向量化过程中，有如下操作： 标量→向量→矩阵 当我们用numpy数组替换越来越多的循环时，越来越多的代码将在C上运行。
向量化（Vectorization）就是利用矩阵运算的思想，大大提高运算速度。例如下面所示在Python中使用向量化要比使用循环计算速度快得多。...More Vectorization Examples 上一部分我们讲了应该尽量避免使用for循环而使用向量化矩阵运算。...在python的numpy库中，我们通常使用np.dot()函数来进行矩阵运算。 我们将向量化的思想使用在逻辑回归算法上，尽可能减少for循环，而只使用矩阵运算。...值得注意的是，算法最顶层的迭代训练的for循环是不能替换的。而每次迭代过程对J，dw，b的计算是可以直接使用矩阵运算。 3....这样，我们就能够使用向量化矩阵运算代替for循环，对所有m个样本同时运算，大大提高了运算速度。 4.
Conclusion ESPNet是语义分割的轻量级网络，在保证轻量化的同时，针对语义分割的场景进行了核心模块的设计，使用空洞卷积金字塔进行多感受域的特征提取以及参数量的减少，并且使用HFF来巧妙消除网格纹路...3种方法，分别为模型压缩，模型量化以及轻量化设计。...原始的ESP模块结构如图1a所示，论文首先将point-wise卷积替换为分组point-wise卷积，然后将计算量较大的空洞卷积替换为深度可分离空洞卷积，最后依然使用HFF来消除网格纹路，结构如图1b...为防止随着下采样产生的信息丢失，添加一条连接输入图像的shortcut，该路径使用多个池化操作来使其空间大小与模块输出的特征图一致，然后使用两个卷积来提取特征并调整维度，最后进行element-wise...{min}$分别为最大和最小学习率，$T$为循环周期。
for 循环是很低效的，要使用向量化技术 加速计算速度 9....向量化 使用 numpy 等库实现向量化计算，效率更高 import numpy as np #导入numpy库 a = np.array([1,2,3,4]) #创建一个数据a print(a) #...dw b = b - alpha*db 这样就把内层的 dw1,... dwn 的计算使用向量化了，只用1层 for 循环，还可以做的更好，往下看 11....向量化 logistic 回归 逻辑回归前向传播步骤： image.png ?...这样就向量化的计算，完成了逻辑回归的 1 次迭代，要完成 n_iter 次迭代就在外层加一层 for 循环，这个 for 是省不了的 13. numpy 广播机制 import numpy as np
它们可以表示街道，航班，公交路线，社交网络中两个用户之间的连接，或者可能代表您正在使用的上下文中的节点之间的连接的任何内容。 ? 如果两个节点没有通过边连接，则意味着它们之间没有直接连接。但不要惊慌！...在一个图结构中，如果看到图表中的边没有指向特定方向的箭头时，那么该图表是无向的。 ? 加权图 在加权图中，每条边都有一个与之相关的值（称为权重）。该值用于表示它们连接的节点之间的某种可量化关系。...例如，权重可以表示距离，时间，社交网络中两个用户之间共享的连接数，或者可以用于描述您正在使用的上下文中的节点之间的连接的任何内容。 ? 未加权图 相反，未加权的图形不具有与其边缘相关联的权重。...可以在社交网络中找到这种类型的图的示例，其中边表示两个用户之间的连接。连接无法量化。因此，边没有重量。 ? 到目前为止，我们的图只有一条边连接每对节点。很自然地询问一对节点之间是否存在多个边缘。...循环并不总是“孤立的”，它们是图形的一部分。同时一个图中可能包含多个循环。 ? 图总结 图表是Google搜索，Google地图，GPS和社交媒体都有使用的一种数据结构。
学习如何用神经网络的思维模式提出机器学习问题、如何使用向量化加速你的模型。...blue绿 Green蓝） 如果有64X64的一张图片，则输入向量的维度n=64X64X3=12288 在二分分类问题中，目标是训练出一个分类器，他以图片的特征向量x作为输入，，预测输出的结果y(只有两个值...导数 等于= be equal to pluse minus X times / divide 计算图 可以说，一个神经网络的计算都是按照前向或者反向传播过程来实现的， 首先计算出神经网络的输出 首先计算出神经网络的输出...向量化 循环很低效率，用向量化来加速运算(np.function) z=np.dot(w, x) + b ?...，如果可以使用内置函数或者其他方法计算循环，会比for循环更快 ?
、比较数据、根据比较结果跳转（可能还得跳转回来）、累加循环计数器、检查循环计数器是否到达终值、根据比较结果跳转。...向量化： 为提升代码的性能（运行时间），通常需要将代码向量化。使Numpy包的切片、运算符和函数来替代代码中的for循环以及运行速度较慢的代码片段，可以显著提高代码的性能。...规则：尽可能避免使用for循环而采用向量化形式，善用python的numpy库中的内置函数。例如：np.exp ,np.log ,np.maxmum(v,0) 等。...##说明，无论有多长的数据列表并且需要对他们进行数学转换，考虑将这些python数据 结构转换为numpy.ndarray对象并使用固有的矢量化功能。...32 33 34] [40 41 42 43 44] [50 51 52 53 54]] 解释： 首先b.shape=(1,5) #由于a与b的维数不一样，首先需让b的维度（shape #属性性）向a
随着 α→∞，该函数会向 ReLU 函数收敛。因此，α 让人可根据实际情况灵活地调整输出范围。 ? 图 2：PACT 激活函数及其梯度 如前所述，α 的值可通过 SGD 更新。...目标图描述的是如何构建新的子图来替换当前的子图。图 1 给出了一个示例，其中给出了一组等价的源图和目标替换图。 ?...此外，通过将卷积分为两个可以并行执行的更小卷积，执行整个卷积的速度也可能会更快。 尽管图 1 是用一个卷积替换两个卷积，但这个示例是将一个卷积拆分为两个。...我认为这一思路两个方向都有效，而且这正是图替换思想背后的基本直觉。如果源图和目标图计算出的输出在外部边上是数学上等价的，则图替代就是有效的。 最后说明一点，宽松化的思路可按如下方式展示。...RNNTC 使用了一个嵌入层、一个隐藏大小为 1024 的循环层和一个 softmax 层。NMT 包括一个编码器和一个解码器，两者都由一个嵌入层和两个各有 1024 隐藏大小的循环层构成。
上述计算过程有一个缺点：整个流程包含两个for循环。其中： 第一个for循环遍历m个样本 第二个for循环遍历所有特征 如果有大量特征，在代码中显示使用for循环会使算法很低效。...向量化可以用于解决显式使用for循环的问题。...5.向量化(Vectorization) [向量化 Vectorization] 继续以逻辑回归为例，如果以非向量化的循环方式计算z=w^Tx+b，代码如下： z = 0; for i in range...(n_x): z += w[i] * x[i] z += b 基于向量化的操作，可以并行计算，极大提升效率，同时代码也更为简洁： (这里使用到python中的numpy工具库，想了解更多的同学可以查看...ShowMeAI的 图解数据分析 系列中的numpy教程，也可以通过ShowMeAI制作的 numpy速查手册 快速了解其使用方法) z = np.dot(w, x) + b 不用显式for循环，实现逻辑回归的梯度下降的迭代伪代码如下
一.向量化 假如有个sql ： select c1 , c2 from t where c1 < 100 and c4 = 10 用户通过 SQL 语句向数据库发起计算请求，SQL 中的计算主要包括两类...向量化执行 优化思想 从上面的介绍来看，经典 SQL 的计算引擎一个很大问题就是无论是 expression 还是 operator ，其计算的时候都大量使用到虚函数，由于每行数据都需要经过这一系列的运算...，导致计算框架开销比较大，而且由于虚函数的大量使用，也影响了编译器的优化空间。...在减小框架开销方面，两个常用的方法就是 均摊开销 消除开销 向量化执行与代码生成正是数据库从业者们在这两个方向上进行的努力。...除此之外，向量化执行还能给 compiler 带来更多的优化空间，因为引入向量化之后，实际上是将原来数据库运行时的一个大 for 循环拆成了两层 for 循环，内层的 for 循环通常会比较简单，对编译器来说也存在更大的优化可能性
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