現在想要做的是 假設有矩陣 A,B,C,...J共約10個 要與同樣數量shape的矩陣a,b,c,...,j 每個shape大約是 (3500,2500,3) 做 A*a + B*b + C*c +...+ J*j 點對點相乘再全部加總 所以出來的結果也是一個(3500,2500,3)的矩陣 該怎麼做最快呢 @_@" type都是numpy array,嘗試了幾種方法 1. 直接使用np multiply方法再相+ 當然這是最慢的, 要好多秒 2. 使用numexpr把"A*a+B*b+.."的算式寫在evaluate裡面 這個很強 快超多 大概30%以上 但還是不夠快 3. 使用Cupy 這個當然是最快的 可是存在一個問題 我把20個矩陣用cp.array()轉到cupy 計算完後用cp.asnumpy()轉回來 這兩個過程滿耗時的 加起來又比上面兩個慢了 Q.Q 目前嘗試了上面三種方法 都沒辦法達到理想的速度 假設在 i5-7400CPU , 16G記憶體 , 1050Ti的GPU上 有方法可以達到一秒鐘計算50次 甚至100次嗎 ?? 希望版上的計算達人們指教還是小蛇的小魯 >///< -- 　　 ◤ | █　　　ヽ █ ◥　　　 ▂▃▄▃▂ 回戰文 疾如風 　　 ▍˙▆ 八███████▃▃▄　 ●火 ◇ 風● 　發廢文 繁如林 　　▋˙●◤█◤ノ　　　 ヽ◥ ‧▋ 　 ●◇ ◇● 挑釁文 嗆如火 　　 ◥___ █◤ ●　 　 ● ██◣ 　 ●山◇林● 宅在家不動如山 　 　 ◢█ ██◤　　( _●_) ミ█◣ 彡　　 甲斐の熊－武田熊玄 ◢▇▇▊█▼ 　 　|∪|　 ◢█ ◣_█◢◢ ◤、● 原SotaFujimor 改marubom --

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