Perché facciamo la vettorizzazione?
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Video: Perché facciamo la vettorizzazione?

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Video: LDMI 19 - Vettorizzazione: a hands-on approach in Python - Davide Riva 2024, Novembre
Anonim

Vettorializzazione , in parole semplici, significa ottimizzare l'algoritmo in modo che Potere utilizzare le istruzioni SIMD nei processori. In vettorizzazione noi usalo a nostro vantaggio, rimodellando i nostri dati in modo che possiamo esibirci SIMD opera su di esso e velocizza il programma.

Allo stesso modo ci si potrebbe chiedere, cosa significa vettorizzazione?

vettorizzazione è il processo di conversione di un algoritmo dall'operare su un singolo valore alla volta all'operare su un insieme di valori (vettore) contemporaneamente. Le moderne CPU forniscono supporto diretto per operazioni vettoriali in cui una singola istruzione viene applicata a più dati (SIMD).

Ci si potrebbe anche chiedere, cos'è la vettorizzazione nell'apprendimento automatico? Apprendimento automatico spiegato: Vettorializzazione e operazioni matriciali. Insieme a vettorizzazione queste operazioni possono essere viste come operazioni di matrice che sono spesso più efficienti dei cicli standard. vettorizzato le versioni dell'algoritmo sono più veloci di diversi ordini di grandezza e sono più facili da capire da un punto di vista matematico.

Le persone chiedono anche, perché la vettorizzazione è più veloce?

vettorizzazione operazioni (svolgendo cicli o, in un linguaggio di alto livello, usando a vettorizzazione library) rende più facile per la CPU capire cosa può essere fatto in parallelo o in linea di assemblaggio, piuttosto che eseguire passo dopo passo. vettorizzato il codice funziona di più per ogni iterazione del ciclo ed è questo che lo rende Più veloce.

Cos'è la vettorizzazione in Python?

Vettorializzazione serve per velocizzare il Pitone codice senza usare il ciclo. L'utilizzo di tale funzione può aiutare a ridurre al minimo il tempo di esecuzione del codice in modo efficiente.

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