Zakaj delamo vektorizacijo?
Zakaj delamo vektorizacijo?

Video: Zakaj delamo vektorizacijo?

Video: Zakaj delamo vektorizacijo?
Video: ЗАКИЯ - хей дил - хей дил - 2022/ZAKIYA - hey dil - hey dil - 2022 2024, November
Anonim

Vektorizacija , z enostavnimi besedami, pomeni optimizirati algoritem tako, da se lahko uporabite navodila SIMD v procesorjih. V vektorizacija mi izkoristimo to v našo korist, tako da svoje podatke preoblikujemo tako, da lahko izvajamo SIMD deluje na njem in pospeši program.

Podobno se lahko vprašamo, kaj pomeni vektorizacija?

Vektorizacija je proces pretvorbe algoritma iz delovanja z eno vrednostjo naenkrat v delovanje z nizom vrednosti (vektorjem) hkrati. Sodobni procesorji zagotavljajo neposredno podporo za vektorske operacije, kjer se eno navodilo uporablja za več podatkov (SIMD).

Lahko se tudi vprašamo, kaj je vektorizacija v strojnem učenju? Strojno učenje Pojasnjeno: Vektorizacija in matrične operacije. Z vektorizacija te operacije je mogoče obravnavati kot matrične operacije, ki so pogosto učinkovitejše od standardnih zank. Vektorizirano različice algoritma so za nekaj redov velikosti hitrejše in jih je z matematičnega vidika lažje razumeti.

Ljudje se tudi sprašujejo, zakaj je vektorizacija hitrejša?

Vektorizacija operacije (z odvijanjem zank ali, v jeziku visoke ravni, z uporabo a vektorizacija knjižnica) olajša CPE-ju, da ugotovi, kaj je mogoče narediti vzporedno ali sestavljeno, namesto da se izvaja korak za korakom. Vektorizirano koda naredi več dela na ponovitev zanke in to je tisto, kar jo naredi hitreje.

Kaj je vektorizacija v Pythonu?

Vektorizacija se uporablja za pospešitev Python kodo brez uporabe zanke. Uporaba takšne funkcije lahko pomaga pri učinkovitem zmanjšanju časa delovanja kode.

Priporočena: