开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

scipy超稀疏矩阵乘法速度非常慢

scipy是一个开源的科学计算库，提供了丰富的数学、科学和工程计算功能。其中的scipy.sparse模块用于处理稀疏矩阵，而稀疏矩阵乘法的速度可能会比较慢的原因是稀疏矩阵的特殊性质导致了计算复杂度的增加。

稀疏矩阵是指矩阵中大部分元素为零的矩阵，相对于稠密矩阵（大部分元素非零），稀疏矩阵在存储和计算上具有一定的优势。然而，由于稀疏矩阵的非零元素分布不规则，稀疏矩阵乘法需要额外的计算来处理零元素，从而导致速度较慢。

为了提高稀疏矩阵乘法的速度，可以考虑以下方法：

选择合适的稀疏矩阵存储格式：scipy.sparse模块提供了多种稀疏矩阵存储格式，如COO、CSR、CSC等。不同的存储格式适用于不同的操作，选择合适的存储格式可以提高计算效率。
使用并行计算：利用多核处理器或分布式计算资源，将稀疏矩阵乘法任务分解为多个子任务并行计算，从而加快计算速度。
优化算法：针对稀疏矩阵乘法的特殊性质，设计更高效的算法来减少计算量。
硬件加速：利用GPU等硬件加速技术，提高稀疏矩阵乘法的计算速度。

在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云的弹性计算服务（Elastic Compute Service，ECS）来部署和运行科学计算任务。此外，腾讯云还提供了云原生服务、人工智能服务、物联网服务等相关产品，可以根据具体需求选择适合的产品。

更多关于腾讯云产品的信息，可以参考腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/

相关搜索:matlab parfor在大型矩阵上的运算速度非常慢 Scipy稀疏矩阵乘法使用scipy.sparse.bmat从子块创建非常大的稀疏矩阵时出错利用简单矩阵乘法实现Scipy稀疏内存爆炸如何加快在服务器上的虚拟机上运行速度非常慢的Matlab矩阵乘法？矩阵乘法在本征域中速度非常慢稀疏SciPy矩阵与两个NumPy向量的矩阵乘法 11.11小程序安全哪家好 11.11小程序安全扫描哪家好 11.11应用级智能网关哪家好

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

大规模稀疏线性规划求解思路梳理

这个需求是一个大规模稀疏线性规划问题，接下来本文将就上述需求描述如何加速求解。 0. 方案调研：Mosek 线性规划问题的求解快慢，既与迭代收敛速度有关，又和每轮迭代更新的速度有关。...Diagonal Preconditioned Conjugate Gradient（DPCG）直接使用共轭梯度（Conjugate Gradient）方法求解线性方程组的收敛速度完全依赖于线性方程组稀疏矩阵的条件数...，该矩阵的逆矩阵非常容易求解。...多线程优化无论是Mosek过程还是求解线性方程组的过程均采用了迭代法，即每轮迭代均依赖于上一轮迭代得到的结果，因此能并行计算的地方非常有限，只能在求解线性方程组的过程涉及到的稀疏矩阵与向量相乘操作进行多线程加速...稀疏矩阵乘法优化参考scipy里稀疏矩阵乘法，将一期实现中的HashMap数据结构替换成数组，减少HashMap增删过程产生的时间开销，优化后，在二期数据上，单次稀疏矩阵乘法能减少2~3秒时间。

1.4K1 0

SciPy 稀疏矩阵（5）：CSR

缓存是介于寄存器和主内存之间的存储层次，其访问速度虽然较寄存器慢一些，但相较于主内存来说仍然非常快。当 CPU 在缓存中命中所需数据时，它会直接从缓存中获取，避免了访问速度较慢的主内存。...实例化 SciPy CSR 格式的稀疏矩阵类的定义位于 scipy.sparse 包中的 csr_matrix 类，对其进行实例化就能获取一个 SciPy CSR 格式的稀疏矩阵的实例。...从运行结果可以很明显的发现 CSR 格式的稀疏矩阵做矩阵向量乘法的性能要优于 LIL 格式的稀疏矩阵做矩阵向量乘法的性能，这验证了我们之前的理论分析。...优缺点 SciPy CSR 格式的稀疏矩阵有着以下优点：进行算术操作的性能非常高效。进行行切片操作的性能非常高效。进行矩阵乘向量运算的操作非常迅速。...当然，SciPy CSR 格式的稀疏矩阵也有缺点：进行列切片操作的性能非常低下。对其修改矩阵元素的代价非常高昂。

771 0

Python环境下的8种简单线性回归算法

该方程可能会欠定、确定或超定（即，a 中线性独立的行少于、等于或大于其线性独立的列数）。如果 a 是既是一个方阵也是一个满秩矩阵，那么向量 x（如果没有舍入误差）正是方程的解。...它由下面方程给出：在这里，我们有两个选择：方法 6：使用简单矩阵求逆乘法。方法 7：首先计算数据 x 的广义 Moore-Penrose 伪逆矩阵，然后将结果与 y 进行点积。...由于这里第二个步骤涉及到奇异值分解（SVD），所以它在处理非良态数据集的时候虽然速度慢，但是结果不错。...由于模型的简单性，stats.linregress 和简单矩阵求逆乘法的速度最快，甚至达到了 1 千万个数据点。...令人惊讶的是，简单矩阵求逆乘法的解析解竟然比常用的 scikit-learn 线性模型要快得多。

1.5K9 0

Python环境下的8种简单线性回归算法

该方程可能会欠定、确定或超定（即，a 中线性独立的行少于、等于或大于其线性独立的列数）。如果 a 是既是一个方阵也是一个满秩矩阵，那么向量 x（如果没有舍入误差）正是方程的解。...在这里，我们有两个选择：方法 6：使用简单矩阵求逆乘法。方法 7：首先计算数据 x 的广义 Moore-Penrose 伪逆矩阵，然后将结果与 y 进行点积。...由于这里第二个步骤涉及到奇异值分解（SVD），所以它在处理非良态数据集的时候虽然速度慢，但是结果不错。...由于模型的简单性，stats.linregress 和简单矩阵求逆乘法的速度最快，甚至达到了 1 千万个数据点。 ?...令人惊讶的是，简单矩阵求逆乘法的解析解竟然比常用的 scikit-learn 线性模型要快得多。

1.5K9 0

Python环境下的8种简单线性回归算法

该方程可能会欠定、确定或超定（即，a 中线性独立的行少于、等于或大于其线性独立的列数）。如果 a 是既是一个方阵也是一个满秩矩阵，那么向量 x（如果没有舍入误差）正是方程的解。...在这里，我们有两个选择：方法 6：使用简单矩阵求逆乘法。方法 7：首先计算数据 x 的广义 Moore-Penrose 伪逆矩阵，然后将结果与 y 进行点积。...由于这里第二个步骤涉及到奇异值分解（SVD），所以它在处理非良态数据集的时候虽然速度慢，但是结果不错。...由于模型的简单性，stats.linregress 和简单矩阵求逆乘法的速度最快，甚至达到了 1 千万个数据点。 ?...令人惊讶的是，简单矩阵求逆乘法的解析解竟然比常用的 scikit-learn 线性模型要快得多。 ?

1.1K5 0

Python环境下的8种简单线性回归算法

该方程可能会欠定、确定或超定（即，a 中线性独立的行少于、等于或大于其线性独立的列数）。如果 a 是既是一个方阵也是一个满秩矩阵，那么向量 x（如果没有舍入误差）正是方程的解。...在这里，我们有两个选择：方法 6：使用简单矩阵求逆乘法。方法 7：首先计算数据 x 的广义 Moore-Penrose 伪逆矩阵，然后将结果与 y 进行点积。...由于这里第二个步骤涉及到奇异值分解（SVD），所以它在处理非良态数据集的时候虽然速度慢，但是结果不错。...由于模型的简单性，stats.linregress 和简单矩阵求逆乘法的速度最快，甚至达到了 1 千万个数据点。 ?...令人惊讶的是，简单矩阵求逆乘法的解析解竟然比常用的 scikit-learn 线性模型要快得多。

1.2K0 0

【知识】稀疏矩阵是否比密集矩阵更高效？

稀疏矩阵的存储格式（如 COO、CSR 或 CSC）直接影响乘法的效率，一些格式在某些类型的运算中更高效，因为它们可以更快地访问和处理非零元素。...因此，当使用了稀疏矩阵存储格式时，如果矩阵非常稀疏（即大多数元素为零），那么使用稀疏矩阵进行矩阵乘法通常会更高效，因为可以跳过大量的零元素乘法操作。...sparse_matrix) # warmup for _ in range(5): np.dot(sparse_matrix, sparse_matrix) # 对普通的稀疏矩阵进行矩阵乘法...# warmup for _ in range(5): csr_matrix_sparse.dot(csr_matrix_sparse) # 对CSR格式的稀疏矩阵进行矩阵乘法...，三种形式的计算效率都在降低，但两种普通的完整矩阵形式的乘法，其效率的变化趋势是一致的。

1921 0

【知识】稀疏矩阵是否比密集矩阵更高效？

稀疏矩阵的存储格式（如 COO、CSR 或 CSC）直接影响乘法的效率，一些格式在某些类型的运算中更高效，因为它们可以更快地访问和处理非零元素。...因此，当使用了稀疏矩阵存储格式时，如果矩阵非常稀疏（即大多数元素为零），那么使用稀疏矩阵进行矩阵乘法通常会更高效，因为可以跳过大量的零元素乘法操作。...sparse_matrix) # warmup for _ in range(5): np.dot(sparse_matrix, sparse_matrix) # 对普通的稀疏矩阵进行矩阵乘法...# warmup for _ in range(5): csr_matrix_sparse.dot(csr_matrix_sparse) # 对CSR格式的稀疏矩阵进行矩阵乘法...，三种形式的计算效率都在降低，但两种普通的完整矩阵形式的乘法，其效率的变化趋势是一致的。

1991 0

稀疏矩阵之 toarray 方法和 todense 方法

在 SciPy 稀疏矩阵中，有着 2 个经常被混为一谈的方法：toarray() 方法以及 todense() 方法。...事实上，我在才开始接触 SciPy 稀疏矩阵的时候也曾经把这 2 个方法之间画上等号。但是，两者之间还是存在着很大的不同，具体有哪些不同之处我们就首先从返回值类型开始说明。...返回值类型在说明返回值类型之前，我们首先需要知道的是不管是 toarray() 方法还是 todense() 方法，它们都是 7 种 SciPy 稀疏矩阵中的任意一种稀疏矩阵类的实例的方法！...接下来我就以 COO 格式的 SciPy 稀疏矩阵作为示例说明一下 toarray() 方法以及 todense() 方法的返回值，代码如下： >>> import numpy as np >>> from...这应该大概可能也许就是让 SciPy 稀疏矩阵的初学者把二者混为一谈的主要原因吧。

3.2K3 1

走过19年，每年千万下载量，科学计算开源库SciPy的前世今生

面对汹涌的疫情，不论我们是有第一手数据，还是从各网站爬取疫情信息，利用 SciPy 建模与分析都是非常好的选择。...SciPy 发展里程碑 20 世纪 90 年代末期，美国梅奥医学中心的博士生 Travis Oliphant 发布了一系列构建于数值数组之上的包，并提供了用于信号处理、特殊函数、稀疏矩阵、正交、最优化和快速傅里叶变换等的算法...数据结构：稀疏矩阵 scipy.sparse 提供了 7 种稀疏矩阵数据结构，或者称之为稀疏格式。其中最重要的一种是压缩行/压缩列的稀疏格式，它们分别为 CSR 与 CSC。...这两种方法都提供了快速的主轴索引与快速的矩阵-向量乘法，这两种稀疏格式在 SciPy 及依赖的库中得到了广泛的应用。...从新特性的角度来看，scipy.sparse 矩阵与线性运算子现在都已经支持 Python 矩阵乘法（@）。

6863 1

走过19年，每年千万下载量，科学计算开源库SciPy的前世今生

面对汹涌的疫情，不论我们是有第一手数据，还是从各网站爬取疫情信息，利用 SciPy 建模与分析都是非常好的选择。...SciPy 发展里程碑 20 世纪 90 年代末期，美国梅奥医学中心的博士生 Travis Oliphant 发布了一系列构建于数值数组之上的包，并提供了用于信号处理、特殊函数、稀疏矩阵、正交、最优化和快速傅里叶变换等的算法...数据结构：稀疏矩阵 scipy.sparse 提供了 7 种稀疏矩阵数据结构，或者称之为稀疏格式。其中最重要的一种是压缩行/压缩列的稀疏格式，它们分别为 CSR 与 CSC。...这两种方法都提供了快速的主轴索引与快速的矩阵-向量乘法，这两种稀疏格式在 SciPy 及依赖的库中得到了广泛的应用。...从新特性的角度来看，scipy.sparse 矩阵与线性运算子现在都已经支持 Python 矩阵乘法（@）。

8793 1

【调研】GPU矩阵乘法的性能预测——Machine Learning Approach for Predicting The Performance of SpMV on GPU

对于非常大的矩阵，需要消耗大量的内存，并且拖慢计算速度。 ...稀疏矩阵向量乘法，就是稀疏矩阵与向量之间的乘法计算。大型的稀疏矩阵在做乘法时，由于大量零值的存在，不仅浪费了内存，还拖慢了计算的效率。...矩阵向量乘法的性能跟矩阵的稀疏性和硬件有关，作者从这两个方面出发，在两种不同的GPU上，分别使用支持向量回归和多层感知机算法，来预测几种稀疏格式的SpMV性能。 ...这个性能我看了下，指的其实就是执行一次矩阵乘法的耗时。他的数据集使用的是佛罗里达大学的公开稀疏矩阵集。 ...但它会存在非合并访问内存的问题，大概就是说，如果矩阵非常大，导致分段存储在不同的内存块上，访问时就需要内存切换。常用于读入数据后进行稀疏矩阵计算。

1.5K2 0

人类反超 AI：DeepMind 用 AI 打破矩阵乘法计算速度 50 年记录一周后，数学家再次刷新

而计算机计算乘法的速度要远远慢于加法，因此，即使矩阵乘法的效率提升得很小，也会产生巨大影响，几十年来，数学家们一直在寻找更有效的矩阵乘法算法。...4×4 矩阵乘法由 Strassen 减少到 49 步，AlphaTensor 则将其优化到 47 步。这样的效率是由 AlphaTensor 生成的 70 多个矩阵乘法的算法实现的。...据说目前运行速度比谷歌 TPU 和英伟达 V100 上的算法快 20%。...；二是对于 5×5 矩阵，他们首次提出了一种需要 95 步乘法的方案。...4 × 4 矩阵的新方案共包含 47 次乘法，如下： 5×5 矩阵（n=5）的 95 步乘法方案如下：考虑到 GPU 每天要进行万亿次矩阵计算，所以从 98 步到 96 步以及从 96 步到

3011 0

人类反超 AI：DeepMind 用 AI 打破矩阵乘法计算速度 50 年记录一周后，数学家再次刷新

而计算机计算乘法的速度要远远慢于加法，因此，即使矩阵乘法的效率提升得很小，也会产生巨大影响，几十年来，数学家们一直在寻找更有效的矩阵乘法算法。...4×4 矩阵乘法由 Strassen 减少到 49 步，AlphaTensor 则将其优化到 47 步。这样的效率是由 AlphaTensor 生成的 70 多个矩阵乘法的算法实现的。...据说目前运行速度比谷歌 TPU 和英伟达 V100 上的算法快 20%。...；二是对于 5×5 矩阵，他们首次提出了一种需要 95 步乘法的方案。...4 × 4 矩阵的新方案共包含 47 次乘法，如下： 5×5 矩阵（n=5）的 95 步乘法方案如下：考虑到 GPU 每天要进行万亿次矩阵计算，所以从 98 步到 96 步以及从 96 步到

3402 1

【学术】一篇关于机器学习中的稀疏矩阵的介绍

稀疏的问题稀疏矩阵会导致空间复杂度和时间复杂度的问题。空间复杂度非常大的矩阵需要大量的内存，而我们想要处理的一些非常大的矩阵是稀疏的。...时间复杂度假设一个非常大的稀疏矩阵可以适应内存，我们将需要对这个矩阵执行操作。...被压缩的稀疏行，也称为CSR，通常被用来表示机器学习中的稀疏矩阵，因为它支持的是有效的访问和矩阵乘法。...在Python中稀疏矩阵 SciPy提供了使用多种数据结构创建稀疏矩阵的工具，以及将稠密矩阵转换为稀疏矩阵的工具。...许多在NumPy阵列上运行的线性代数NumPy和SciPy函数可以透明地操作SciPy稀疏数组。

3.6K4 0

Rust的一些科学计算相关经验（稀疏矩阵计算的相关生态仍有很大欠缺）

但是它不支持形如f64 * [稀疏矩阵]的写法。而由于孤儿原则的存在，你没法对其直接进行乘号的重载。直接做法是使用库自带的map函数，非常方便。我个人是使用Enum包装了稀疏矩阵并重载了所有运算符。...目前来看，Python的Scipy在求解大型线性方程组（系数为稀疏矩阵时）时仍有碾压性的优势。...大概是五对角矩阵的逆矩阵仍有一定的稀疏性，或是Python求稀疏矩阵逆的迭代法速度过快，python使用逆矩阵法也有很高的速度优势。...Python使用scipy的spsolve看来是触发了对五对角矩阵的优化迭代法。计算耗时的增加相比于矩阵规模的增长几乎可以忽略不计。scipy这个库还是十分靠谱的。...纯Rust的性能还是非常可靠的。Rust离动力学的基础科学计算的距离其实就差了一个稀疏矩阵求解Ax=B。但这个确实又很难。nalgebra的库如果能再给力一点支持稀疏矩阵求解那就真的太香了。

1.8K3 0

python的高级数组之稀疏矩阵

稀疏矩阵的定义：具有少量非零项的矩阵（在矩阵中，若数值0的元素数目远多于非0元素的数目，并且非0元素分布没有规律时，）则称该矩阵为稀疏矩阵；相反，为稠密矩阵。...非零元素的总数比上矩阵所有元素的总数为矩阵的稠密度。稀疏矩阵的两个动机：稀疏矩阵通常具有很大的维度，有时甚大到整个矩阵（零元素）与可用内存不想适应；另一个动机是避免零矩阵元素的运算具有更好的性能。...Scipy.sparse模块提供了许多来自于稀疏矩阵的不同存储格式。这里仅描述最为重要的格式CSR、CSC和LIL。...CSR、CSC是用于矩阵-矩阵和矩阵-向量运算的有效格式，LIL格式用于生成和更改稀疏矩阵。Python不能自动创建稀疏矩阵，所以要用scipy中特殊的命令来得到稀疏矩阵。...dot，用于矩阵-矩阵或者矩阵-向量乘法运算，返回csr_matrix或Numpy array 例如：import numpy as np import scipy.sparse as sp A=np.array

2.9K1 0

scipy.sparse、pandas.sparse、sklearn稀疏矩阵的使用

单机环境下，如果特征较为稀疏且矩阵较大，那么就会出现内存问题，如果不上分布式 + 不用Mars/Dask/CuPy等工具，那么稀疏矩阵就是一条比较容易实现的路。...文章目录 1 scipy.sparse 1.1 SciPy 几种稀疏矩阵类型 1.2 lil_matrix 1.3 矩阵的通用属性 1.4 稀疏矩阵存取 2 pandas.sparse 2.1 SparseArray...2.2 新建SparseDataFrame 2.3 格式转化 2.4 稀疏矩阵的属性 2.5 scipy.sparse与pandas.sparse 3 sklearn 1 scipy.sparse 参考...： SciPy 稀疏矩阵笔记 Sparse稀疏矩阵主要存储格式总结 Python数据分析----scipy稀疏矩阵 1.1 SciPy 几种稀疏矩阵类型 SciPy 中有 7 种存储稀疏矩阵的数据结构...如果想做矩阵运算，例如矩阵乘法、求逆等，应该用 CSC 或者 CSR 类型的稀疏矩阵。

1.7K1 0

基于PyTorch重写sklearn，《现代大数据算法》电子书下载

40% LSMR迭代最小二乘法时间减少50% 新的Reconstruction SVD算法——使用SVD来估算丢失的数据，比mean imputation方法好约30% 稀疏矩阵运算速度提高50％——并行化...HyperLearn完全用PyTorch, NoGil Numba, Numpy, panda, Scipy 和 LAPACK编写，镜像主要是Scikit Learn。.../wiki/Matrix_chain_multiplication Element Wise矩阵乘法将复杂度从O(n^3)降低到O(n^2)：https://en.wikipedia.org/wiki...仅计算需要计算的内容（计算矩阵对角线，而不是整个矩阵）。修复Statsmodels在符号、速度、内存方面的问题和变量存储上的缺陷。 4....访问旧算法和令人兴奋的新算法矩阵补全算法——非负最小二乘法，NNMF 批相似性隐含狄利克雷分布（BS-LDA）相关回归（Correlation Regression）可行的广义最小二乘法FGLS

1.1K6 0

清华朱军团队新作：使用4位整数训练Transformer，比FP16快2.2倍，提速35.1%，加速AGI到来！

最近，清华朱军团队提出了一种使用INT4算法实现所有矩阵乘法的Transformer训练方法。使用超低INT4精度进行训练，是非常具有挑战性的。...对于后向传播，他们利用了激活梯度的结构稀疏性。研究者发现，一些token的梯度非常大。同时，其余大多数token的梯度非常均匀，甚至比较大梯度的量化残差更均匀。...Transformer中的所有线性运算都可以写成矩阵乘法(MM)的形式。为了便于表述，本文考虑以下简单矩阵乘法的加速：这种MM的最主要用例是全连接层。...梯度的结构稀疏性我们注意到，在训练过程中梯度矩阵往往非常稀疏。而且稀疏性具有这样的结构：的几行（比如tokens）具有较大的条目，而大多数其他行却接近全零向量。...这种结构稀疏性源于现代神经网络的严重过度参数化。几乎在整个训练过程中，网络都以超参数化方案运行，除了一些困难的例子之外，它可以很好地适应大多数训练数据。

2471 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭