Python中的'@='符号是用来实现赋值运算符重载的。
我知道 @ 是用于装饰器的，但在Python中，@= 是什么意思？这只是为了保留一些未来的想法吗？ 这只是我阅读 tokenizer.py 时遇到的众多问题之一。
为什么MATLAB在矩阵乘法中如此快？
我正在使用CUDA、C++、C#、Java进行一些基准测试，并使用MATLAB进行验证和矩阵生成。当我使用MATLAB进行矩阵乘法时，2048x2048甚至更大的矩阵几乎可以立即相乘。 1024x1024 2048x2048 4096x4096 ...
numpy dot()和Python 3.5+矩阵乘法@之间的区别
我最近转向使用Python 3.5，并注意到新的矩阵乘法运算符(@)有时与numpy中的点积(dot)运算符表现不同。例如，对于3D数组：import numpy as np a = np.random.rand(8,13,13) b = np.random.rand(8,13,13) c ...
如何在numpy中获得逐元素矩阵乘法（Hadamard积）？
我有两个矩阵a = np.matrix([[1,2], [3,4]]) b = np.matrix([[5,6], [7,8]]) 我想要获得逐元素相乘的结果，[[1*5,2*6], [3*7,4*8]], 等于 [[5,12], [21,32]] 我已经尝试过了print(np.dot...
BLAS如何获得如此极致的性能？
出于好奇，我决定对比一下自己的矩阵乘法函数和BLAS实现...结果让我大吃一惊： Custom Implementation, 10 trials of 1000x1000 matrix multiplication: Took: 15.76542 seconds. BLAS Imp...
NumPy矩阵和数组类的乘法有何区别？
NumPy文档建议使用array而不是matrix处理矩阵。然而，与我最近使用的Octave不同，*符号不执行矩阵乘法，需要使用函数matrixmultiply()。我认为这使得代码非常难以阅读。 是否有人与我持相同意见，并找到了解决方案？
为什么在2048x2048和2047x2047数组乘法中会有很大的性能损失？
我正在进行一些矩阵乘法基准测试，正如以前在为什么MATLAB在矩阵乘法中如此快中提到的那样。 现在我遇到了另一个问题，当我将两个2048x2048矩阵相乘时，C#与其他语言相比存在很大差异。尝试只相乘2047x2047矩阵，则结果似乎正常。添加了一些其他的矩阵进行比较。 1024x1024...
如何在PyTorch中进行矩阵乘法？
使用numpy，我可以像这样进行简单的矩阵乘法： a = numpy.ones((3, 2)) b = numpy.ones((2, 1)) result = a.dot(b) 然而，这在PyTorch中并不起作用： a = torch.ones((3, 2)) b = torch.o...
矩阵乘法：矩阵大小微小差别，时间开销大不同
我有一段矩阵乘法的代码，如下所示： for(i = 0; i < dimension; i++) for(j = 0; j < dimension; j++) for(k = 0; k < dimension; k++) C[...
CUDA确定每个块的线程数和网格中的块数
我对CUDA编程范式还不够熟悉。我的问题在于如何确定每个块中的线程数和网格中的块数。这里是否需要一些技巧和试错？我发现很多示例中似乎都是为这些参数选择了任意的数字。 我正在考虑一个问题，即我想要将矩阵（任意大小）传递给一个乘法方法。因此，C中的每个元素（如C = A * B）都将由单个线程计...