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如何提升python向量加法的运行速度

发布于2020-10-24 17:33     阅读(886)     评论(0)     点赞(23)     收藏(2)


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提升python向量加法的运行速度

  在使用python进行深度学习模型训练或预测时,我们经常会使用到向量加法运算。
我们这里比较两个向量相加的两种方法。

一、逐一做标量加法

  这里首先定义两个1000维的向量。

import torch
from time import time

a = torch.ones(1000)
b = torch.ones(1000)

  然后,这里将这两个向量按元素逐一做标量加法。

start = time()
c = torch.zeros(1000)
for i in range(1000):
    c[i] = a[i] + b[i]
print(time() - start)

  可以看到得到的输出时间是:

0.007939338684082031

二、矢量加法

  第二种方法是,我们将这两个向量直接做矢量加法。

start = time()
d = a + b
print(time() - start)

  运行的时间结果是:

8.20159912109375e-05

  通过对比可以看到,使用矢量加法能够大大减少GPU的运行时间,来提高计算效率。

代码参考自:动手学深度学习 pytorch版

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所属网站分类: 技术文章 > 博客

作者:我是天上的仙女

链接: https://www.pythonheidong.com/blog/article/608082/b1e498a7d0c2ddfb21db/

来源: python黑洞网

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