深度学习记录--初识向量化

什么是向量化?

之前计算logistic回归损失函数时,在代码实现时,讨论了for循环:过多的for循环会拖慢计算的速度(尤其当数据量很大时)

因此,为了加快计算,向量化是一种手段

运用pythonnumpy库,我们可以使用库函数,这些函数一般可以并行计算(类似矩阵计算),加快计算的速度

向量化的作用

向量化能加快计算速度,能加快多少呢?

下面是一个例子:

要计算百万量级数组的相乘,运用numpy里的np.dot()函数计算,大大加快计算速度(相较于for循环)

import numpy as np
import time

a = np.random.rand(10000000)
b = np.random.rand(10000000)

tic = time.time()
c = np.dot(a,b)
toc = time.time()

print(c)
print("vectorized version: " + str(1000*(toc-tic)) + "ms")

c = 0
tic = time.time()
for i in range(10000000):
    c += a[i]*b[i]
toc = time.time()

print(c)
print("for loop: " + str(1000*(toc-tic)) + "ms")

运行结果如下:

可以看到,运用函数只需要5ms不到就可以完成计算,而for循环需要2100ms才可以完成计算

向量化加快计算的原因

numpy里的np,dot函数实际运用了并行计算的方法

对于计算机的GPU(Graphics Processing Unit)和CPU(Central Processing Unit),它们十分擅长并行计算,也就是说,运用向量化,可以充分发挥计算机的性能

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