Ich verwende Numpy und Scipy in verschiedenen Umgebungen (macOS, Ubuntu, Redhat).
Wenn Sie jedoch Numpy nicht manuell kompilieren, wie können Sie sicher sein, dass sie eine BLAS -Bibliothek verwendet? Mit Mac -Ports wird Atlas als Abhängigkeit installiert. Ich bin mir jedoch nicht sicher, ob es wirklich verwendet wird. Wenn ich einen einfachen Benchmark ausführe, erfordert die Funktion numpy.dot () ca. 2 -mal die Zeit als ein Punktprodukt, das mit der Eigenc ++ - Bibliothek berechnet wird. Ich bin mir nicht sicher, ob dies ein vernünftiges Ergebnis ist.
Ich verwende Numpy und Scipy in verschiedenen Umgebungen (macOS, Ubuntu, Redhat). Wenn Sie jedoch Numpy nicht manuell kompilieren, wie können Sie sicher sein, dass sie eine BLAS -Bibliothek verwendet? Mit Mac -Ports wird Atlas als Abhängigkeit installiert. Ich bin mir jedoch nicht sicher, ob es wirklich verwendet wird. Wenn ich einen einfachen Benchmark ausführe, erfordert die Funktion numpy.dot () ca. 2 -mal die Zeit als ein Punktprodukt, das mit der Eigenc ++ - Bibliothek berechnet wird. Ich bin mir nicht sicher, ob dies ein vernünftiges Ergebnis ist.
Ich verwende Numpy und Scipy in verschiedenen Umgebungen (macOS, Ubuntu, Redhat).
Wenn Sie jedoch Numpy nicht manuell kompilieren, wie können Sie sicher sein, dass sie eine BLAS -Bibliothek...
Ich versuche, eine .csv -Datei in Pandas zu öffnen, aber ich erhalte immer wieder einen Codierungsfehler. Ich habe buchstäblich alle möglichen Codierungscodes ausprobiert, aber keiner von ihnen...
In meiner Deep-Learning-Übung musste ich einen Parameter D1 mit der gleichen Größe wie A1 initialisieren, also habe ich Folgendes getan:
D1 = np.random.randn(A1.shape ,A1.shape )
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