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compute

——比尔·盖茨 今天在Map中看到了这样一个函数:compute 于是做了点测验 Map<String, String> map = MapUtil.newHashMap(); map.put(" 存在,后方函数返回值为null,不会更改map System.out.println(map); System.out.println("执行后方逻辑,并将结果作为value放入map"); map.compute v + "5 "); // {123=1234 5 , 789=123} 说明如果key存在,执行后方逻辑返回值作为value,放入map System.out.println(map); map.compute -> null); // {1234=null6 , 789=123} 说明如果key存在,后方函数返回值为null,则会移除对应的key System.out.println(map); map.compute 、computeIfPresent、computeIfAbsent的使用了: 以下方法放入map时的key均为方法第一个参数 compute: 返回值状态 未找到指定的key时 找到指定的key时

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    TVM源语-Compute

    TVM的设计思想是将“compute”和“schedule”进行decouple,那么这一片文章就将所有compute有关的primitives进行总结,下一篇将对schedule有关的primitives 关于te.compute其实就是你的输出结果,第一个参数A.shape表示输出矩阵的shape,lambda i:则可以理解为 for i: 0->n-1,最后通过create_schedule将生成C 的过程构建出来,这个构建过程其实就是te.compute做的事情。 ,其实不难理解(A[i][j] -> A'[i * width + j]),第二个te.compute生成的就是对矩阵中每个对应位置的元素的相加。 其实reduce还是有很多操作需要学习的,这里在介绍一下te.compute同时接受多个输入。 来看下面的例子,比如我有两个数组 ,那么 , ,A数组具有相同的维度,长度都为n。

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